【摘要】：近年來,隨著我國經(jīng)濟快速發(fā)展,工業(yè)化和城市化進程加快,以PM2.5為主的空氣污染問題越來越突出,嚴重影響人民的生產(chǎn)和生活。因此實現(xiàn)對PM2.5精準預測具有重要的現(xiàn)實意義和社會價值。本文設計了改進型LSTM(長短時記憶型)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡PM2.5預測模型,是因為PM2.5的形成機理和過程比較復雜,組成成分多,具有不確定、不穩(wěn)定性,在時間和空間上具有非線性,數(shù)據(jù)維度多。LSTM(長短時記憶型)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡結構復雜,能夠對PM2.5相關數(shù)據(jù)進行非線性擬合,有效的考慮輸入數(shù)據(jù)的時序性,實現(xiàn)時間序列數(shù)據(jù)的編碼和解碼。LSTM(長短時記憶型)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型通過對大數(shù)據(jù)樣本的深度學習,自行進行特征選擇,能更好地揭示PM2.5與影響因子間的本質(zhì)關系,提高了 PM2.5的預測精度。本文設計了缺失值數(shù)據(jù)狀態(tài)下的PM2.5預測模型,預測以空氣污染物和氣象數(shù)據(jù)為影響因子,在缺失輸入特征的情況,短期的PM2.5預測,缺失值可以用時間步(timestep)為7的移動平均值代替,長期的PM2.5預測,缺失值可用時間步(timestep)為20的移動平均值代替,實驗結果具有很高的準確性。本文基于Tensorflow平臺,改進了 LSTM(長短時記憶型)的PM2.5預測模型設計,選取了北京、廣州2個城市實驗數(shù)據(jù)并轉化成標準化數(shù)據(jù)。通過設置和改變實驗LSTM(長短時記憶型)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型參數(shù)達到深度學習的優(yōu)化效果。本文設計了 SVR,隨機森林算法,LSTM(長短時記憶型)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型3組對比實驗。實驗結果表明:與SVR算法,隨機森林算法相比,LSTM(長短時記憶型)神經(jīng)網(wǎng)絡模型加入了 seq2seq模型后,預測率最高,精度可以達到8個小時以內(nèi)。本文采用LSTM(長短時記憶型)神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)對PM2.5預測,創(chuàng)新了 PM2.5預測方法。
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：X513;TP183
【圖文】：

圖１．１神經(jīng)網(wǎng)絡結構圖逡逑ｅｎｇＷ用人工yL經(jīng)網(wǎng)絡（ＡＮＮ）去預測ＰＭ２．５——基于空氣運利用小波變換將ＰＭ２．５的時間序列拆分成規(guī)律性更強的子序它們訓練獨立的模型。針對神經(jīng)網(wǎng)絡在對空氣污染預測是，

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【參考文獻】

相關期刊論文 前6條

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本文編號：2804941