【摘 要】
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本文主要围绕北京市2015-2018年四年间的空气质量数据展开,数据主要包括六种空气污染物浓度以及空气污染物指数的实时数值.在本文中我们首先将综合污染物指数法与空气质量指数（AQI）法相结合,对北京市2015-2018年的空气质量情况分别从年,月两个不同的角度进行了整体的对比分析;其次,将综合污染物指数法与皮尔逊相关系数法二者相结合,对北京市的主要空气污染物进行筛选;随后,将人工神经网络与AQI指
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本文主要围绕北京市2015-2018年四年间的空气质量数据展开,数据主要包括六种空气污染物浓度以及空气污染物指数的实时数值.在本文中我们首先将综合污染物指数法与空气质量指数（AQI）法相结合,对北京市2015-2018年的空气质量情况分别从年,月两个不同的角度进行了整体的对比分析;其次,将综合污染物指数法与皮尔逊相关系数法二者相结合,对北京市的主要空气污染物进行筛选;随后,将人工神经网络与AQI指数结合,进行相应的预测工作.之所以采用神经网络进行预测工作,首当其冲的一点是因为其具有高度非线性;再者,人工神经网络对于庞大数据的处理能力也为本次工作的顺利进行提供了有力保障.通过找到历史空气污染物数据及AQI数据与未来AQI数据的关系,建立预测模型,通过误差函数结果进行对比分析,验证筛选指标的有效性,并根据模型的输出结果进行考察,判定其中存在的问题,对相应问题进行分析解决.本文的主要工作如下:（1）研究了国内外空气质量评价与预测工作的发展现状,对传统的空气质量评价方法以及长短期（LSTM）神经网络在空气质量预测方面的应用概况进行了梳理.（2）研究了综合污染物指数法,AQI指数法,皮尔逊相关系数法的相关概念及计算方法,研究LSTM神经网络以及Adam等优化算法基本原理.（3）收集整理北京市2015年1月到2018年12月的空气质量数据,其中包括各空气污染物浓度以及相应的AQI指数,对其进行规范化处理.（4）利用综合污染物指数法与AQI指数法结合对2015-2018年北京市空气质量分别从年,月两个角度进行整体评价;利用污染物综合指数法与皮尔逊相关系数法相结合进行北京市空气污染物指标筛选工作.（5）通过对比分析,选定基于Adam优化算法的LSTM神经网络作为研究载体,建立基于选定模型的空气质量预测模型,验证筛选空气污染指标的有效性,并对相应模型的预测效果进行分析,针对模型预测中出现的过拟合等问题进行分析与改进.最终的数据结果显示,北京市2015-2018年空气质量逐年好转,国家调控政策作用显著;并且通过对比分析,发现污染物综合指数法与皮尔逊相关系数筛选出的污染物指标与AQI结合相较未经筛选的指标体系更加具有有效性,另外实验采取的模型是基于Adam优化算法的LSTM神经网络,进行预测研究,并针对其中出现的问题进行分析.
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