【摘 要】
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自改革开放以来,我国经济飞速发展,在世界范围内取得了良好的发展成果,但在发展的过程中环境污染问题愈显严峻,其中最为显著的问题就是城市空气污染,工业生产活动对大气环境造成巨大破坏,大气污染造成的雾霾、沙尘暴等现象严重影响社会生产与公民身体健康。因此,如果能够以历史污染数据作为基础进行分析,掌握污染物随时间变化的规律,就能对未来空气质量进行有效预测,一方面,能够帮助人们应对空气污染做出有效防护措施,保
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自改革开放以来,我国经济飞速发展,在世界范围内取得了良好的发展成果,但在发展的过程中环境污染问题愈显严峻,其中最为显著的问题就是城市空气污染,工业生产活动对大气环境造成巨大破坏,大气污染造成的雾霾、沙尘暴等现象严重影响社会生产与公民身体健康。因此,如果能够以历史污染数据作为基础进行分析,掌握污染物随时间变化的规律,就能对未来空气质量进行有效预测,一方面,能够帮助人们应对空气污染做出有效防护措施,保护个人身心健康。另一方面,有利于政府环保部门以预测数据为依据,预知未来可能发生较为严重空气污染的时间,提前制定合理的应对方案,预防并减少城市污染事件的发生,提高城市运行效率。本文以某市空气质量指数为研究对象,结合2019年、2020年某市空气质量数据集与气象数据集,在基于LSTM神经网络算法模型、BP神经网络算法模型和SARIMAX时间序列模型对算法进行改进融合,形成LSTM-SARIMAX-BPNN的空气质量指数预测组合算法,改进的方法是使用LSTM模型和SARIMAX模型对2018年、2019年某市空气质量指数进行预测,将两个模型的预测结果作为特征值与2018年、2019年的空气质量数据和气象数据进行拼接,形成新的数据集,在通过BP神经网络以新的数据集为测试样本实现2020年空气质量指数的最终预测。本文在对比实验中以LSTM模型、SARIMAX模型、BPNN模型作为LSTM-SARIMAX-BPNN组合预测模型的基准对照组,从季度的角度出发,对比四个模型在对2020年某市空气质量预测的准确率,从对比实验的预测结果的出结论,在模型预测准确率和模型稳定性方面相较于其他对照模型LSTM-SARIMAX-BPNN组合预测模型的综合性能表现更优。
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