ARIMA、LSTM模型的空气质量指数预测

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空气质量状况的好与坏直接影响着人们的日常生活出行和身体健康,而空气质量指数(AQI)是衡量空气状况的一个重要依据,它是利用函数的相关模型将空气中影响人们身体健康的几种主要污染物的浓度经过一定转化变成单一的数值,通过数值的大小来判断出当下空气质量的好坏,AQI的数值越大,就说明空气污染的情况越严重。AQI数值的大小成为了当前衡量空气状况好坏最常用的参照指标,它能够准确的反映出实际空气状况的好坏,评价的结果往往也和人们平时感受到的空气状况一致。本文通过建立ARIMA和LSTM神经网络模型来预测AQI,为人们的健康出行提供了一定的参考作用。本文以武汉市2019年至2021年每一天的AQI数据为样本,结合常用的预测模型进行预测分析,运用python软件,建立了ARIMA模型和循环神经网络模型。在构建SARIMA模型时要先将数据转化成平稳的序列,接着再对其进行分析,要确定出模型中3个主要参数p,d,q的值,并依据AIC准则确定出最优模型的参数。再建立循环神经网络模型来预测AQI,将得到的预测结果与SARIMA模型进行比较,最终得到SARIMA(1,1,2)?(1,1,1)12的模型预测结果要好于LSTM神经网络模型,所以选定SARIMA(1,1,2)?(1,1,1)12模型作为最终的预测模型。最后利用此模型来预测武汉市未来10天内的AQI,依据AQI等级划分表可知这10天的空气状况所处等级,并判断出在该等级下的空气状况是否适合人们出行,以及可以提前告诫人们做好相应的防护措施。
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