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  • 基于ARIMA-Adam-LSTM模型的广州市空气质量预测研究

    作 者:

    王思坤1 王慧2 叶超3

    出 处:

    《文渊(中学版)》 2021年12期

    单 位:

    成都理工大学数理学院

    摘 要:

    空气质量指数(AQI)是评估空气质量对健康影响程度的重要指标之一,为掌握AQI的波动情况,本文收集了广州市空气质量相关数据,并对AQI建立空气质量预测模型,具体包括ARIMA模型、Adam-LSTM模型以及ARIMA-Adam-LSTM混合模型进行预测,根据预测结果可知,ARIMA-Adam-LSTM组合模型相对ARIMA模型和Adam-LSTM模型预测效果更佳,评价指标也都显著优于ARIMA模型和Adam-LSTM模型,并且ARIMA-Adam-LSTM组合模型可以有效地捕获AQI数据的极值变化情况,使得结果更加接近实际情况,可为空气质量指数预测提供新的科学方法。

    关键词:

    空气质量指数;ARIMA模型;Adam-LSTM模型;ARIMA-Adam-LSTM组合模

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