【摘 要】
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二十一世纪以来,中国的工业化、城市化和经济的迅猛成长造成中国主要城市产生了PM2.5浓度持续升高的形势,空气污染形势已经十分严峻,对人们健康的生活工作模式和交通出行产生了极其强烈的破坏。随着空气污染愈发严重,预测PM2.5浓度的模型日渐增多,但都有其局限性。随着深度学习日益流行,其众多算法赋能了越来越多的研究和生产领域。深度神经网络具有高度自学习性和抽象模拟能力,使用深度学习预测PM2.5浓度成为
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二十一世纪以来,中国的工业化、城市化和经济的迅猛成长造成中国主要城市产生了PM2.5浓度持续升高的形势,空气污染形势已经十分严峻,对人们健康的生活工作模式和交通出行产生了极其强烈的破坏。随着空气污染愈发严重,预测PM2.5浓度的模型日渐增多,但都有其局限性。随着深度学习日益流行,其众多算法赋能了越来越多的研究和生产领域。深度神经网络具有高度自学习性和抽象模拟能力,使用深度学习预测PM2.5浓度成为研究热点。本文的主要研究内容如下:（1）研究如何预处理PM2.5浓度数据集。针对PM2.5浓度数据影响因素多的问题,选用当前时刻PM2.5浓度、风速、气压、累积小时雪量、温度、累积小时雨量、露点、风向这几个最关键的影响浓度因素,设置成神经网络模型的输入层的特征向量数据,将3天后PM2.5浓度数据设置成模型的输出层特征向量数据。对数据集原始格式进行处理、对数据集缺失值进行处理、对数据集异常值进行处理、对数据进行独热编码、对数据集进行标准化处理。（2）研究如何使用深度RNN模型、深度LSTM神经网络模型和深度GRU神经网络模型来预测PM2.5的浓度,并对三个模型预测的精准度进行相应对比。分析深度RNN来预测PM2.5的浓度在理论上存在的问题。研究引入了门结构的LSTM神经网络和GRU神经网络相比于RNN的改进之处,并由此而带来的优势,并通过对比实验证明LSTM神经网络、GRU神经网络预测PM2.5的浓度的准确性要远远高于RNN。研究由深度LSTM神经网络改进而来的深度GRU神经网络在底层原理和结构设计上的优势,并通过对比实验证明该模型要比深度LSTM神经网络模型的运行效率高很多。（3）研究Attention机制原理。对Attention机制理论进行讨论分析,在构建的深度LSTM神经网络模型和深度GRU神经网络模型的基础上加入Attention机制,建立基于Attention机制的深度LSTM神经网络PM2.5浓度预测模型和基于Attention机制的深度GRU神经网络PM2.5浓度预测模型,再分别与深度LSTM神经网络模型、深度GRU神经网络模型做对比预测实验,以此来证明这两个模型预测PM2.5浓度具有可行性并且提升了预测精确度。实验证明,深度LSTM神经网络模型与深度GRU神经网络模型要比深度RNN模型对PM2.5浓度预测的准确度更高,深度GRU神经网络模型的运行效率比深度LSTM神经网络模型更高,Attention机制加入深度LSTM神经网络模型与深度GRU神经网络模型可提升对PM2.5浓度预测的准确度。
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