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基于RF回归和LSTM神经网络的空气污染耦合性研究及预测——以北京市为例
1
作者
任文宗
刘婕
+3 位作者
邓玉婷
邹媛茜
刘娟
王胜
《科学技术创新》
2025年第10期22-26,共5页
大气污染问题与我们的生活息息相关,一直以来,都是国内外关注的热点之一。以北京市为例,研究污染物与气象要素之间的关系,尝试解释污染物随时间变化的影响因素和预测污染物在未来10个月内的含量变化,为空气质量分析和污染防治提供思路...
大气污染问题与我们的生活息息相关,一直以来,都是国内外关注的热点之一。以北京市为例,研究污染物与气象要素之间的关系,尝试解释污染物随时间变化的影响因素和预测污染物在未来10个月内的含量变化,为空气质量分析和污染防治提供思路。基于《统计年鉴》,中国空气质量在线监测分析平台等官方数据,通过Pearson相关性分析,随机森林(RF)回归模型,基于长短时记忆(LSTM)神经网络的预测模型等方法对3种气象因子与6种空气污染物进行特征分析,并对未来10个月的空气污染物含量变化进行预测。在现有数据的基础上,构建回归模型得出结论:大气污染物中PM_(2.5),O_(3)对空气质量指数(AQI)的影响较强,而气象要素中降水和相对湿度对AQI的影响较弱,气温对AQI的影响较强,同时,构建预测模型得到各污染物变化趋势为先升后降。
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关键词
气象因子与空气污染物的特征分析
Pearson相关性分析
随机森林回归
LSTM神经网络
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职称材料
题名
基于RF回归和LSTM神经网络的空气污染耦合性研究及预测——以北京市为例
1
作者
任文宗
刘婕
邓玉婷
邹媛茜
刘娟
王胜
机构
湖南工学院理学院
出处
《科学技术创新》
2025年第10期22-26,共5页
基金
2024年度湖南省大学生创新训练计划一般项目-湘教通〔2024〕191号-5360。
文摘
大气污染问题与我们的生活息息相关,一直以来,都是国内外关注的热点之一。以北京市为例,研究污染物与气象要素之间的关系,尝试解释污染物随时间变化的影响因素和预测污染物在未来10个月内的含量变化,为空气质量分析和污染防治提供思路。基于《统计年鉴》,中国空气质量在线监测分析平台等官方数据,通过Pearson相关性分析,随机森林(RF)回归模型,基于长短时记忆(LSTM)神经网络的预测模型等方法对3种气象因子与6种空气污染物进行特征分析,并对未来10个月的空气污染物含量变化进行预测。在现有数据的基础上,构建回归模型得出结论:大气污染物中PM_(2.5),O_(3)对空气质量指数(AQI)的影响较强,而气象要素中降水和相对湿度对AQI的影响较弱,气温对AQI的影响较强,同时,构建预测模型得到各污染物变化趋势为先升后降。
关键词
气象因子与空气污染物的特征分析
Pearson相关性分析
随机森林回归
LSTM神经网络
Keywords
characteristic analysis of meteorological factors and air pollutants
Pearson correlation analysis
random forest regression
LSTM neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
X51 [环境科学与工程—环境工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RF回归和LSTM神经网络的空气污染耦合性研究及预测——以北京市为例
任文宗
刘婕
邓玉婷
邹媛茜
刘娟
王胜
《科学技术创新》
2025
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