基于深度学习的PM2.5浓度长期预测
Long-term prediction of PM2.5 concentration based on deep learning
河北工程大学 信息与电气工程学院, 河北 邯郸 056038
摘要
为提高PM2.5长期预测精度，以空气污染物与气象因素作为影响因子，提出一种基于深度学习的TSMN（time series memory network）预测模型。该模型由两个组件构成，本地记忆组件利用外部记忆方式提高模型长程记忆能力，并与多站点空间关系建模的邻域组件协同从时空角度完成PM2.5长期预测。通过使用不同评价指标将TSMN模型与多种模型进行对比，其中与性能较优的CNN-LSTM模型相比，该模型的RMSE、MAE分别下降5.2%、5.7%，R2提升7.5%。实验结果表明TSMN模型能够有效提高PM2.5浓度的长期预测精度。
关键词
基金项目
河北省自然科学基金资助项目(F2015402077)
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2018073)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.08.0254
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第6期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 1809-1814
文章编号: 1001-3695(2021)06-039-1809-06
发布历史
[2021-06-05] 印刷出版
引用本文
黄伟建, 李丹阳, 黄远. 基于深度学习的PM2.5浓度长期预测 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (6): 1809-1814. (Huang Weijian, Li Danyang, Huang Yuan. Long-term prediction of PM2.5 concentration based on deep learning [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (6): 1809-1814. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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