【摘 要】
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精准预测大气污染颗粒物PM2.5、PM10浓度能为大气污染防治提供科学依据,但目前较多PM2.5和PM10浓度预测在缺少污染源排放清单和能见度数据时,预测精度不高.而目前深度学习模型应用于PM2.5和PM10浓度预测的研究还鲜见报道.基于广州市2015年6月1日—2018年1月10日的空气质量和气象监测历史数据,分别构建了随机森林模型(RF)、XGBoost模型2种传统的机器学习模型和长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元网络(GRU)2种深度学习模型,并对广州市的PM2.5、PM10日均浓度值进行预测
【机 构】
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广州华立学院,广州511300;生态环境部华南环境科学研究所,广州510530;广东科迪隆科技有限公司,广州510000
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精准预测大气污染颗粒物PM2.5、PM10浓度能为大气污染防治提供科学依据,但目前较多PM2.5和PM10浓度预测在缺少污染源排放清单和能见度数据时,预测精度不高.而目前深度学习模型应用于PM2.5和PM10浓度预测的研究还鲜见报道.基于广州市2015年6月1日—2018年1月10日的空气质量和气象监测历史数据,分别构建了随机森林模型(RF)、XGBoost模型2种传统的机器学习模型和长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元网络(GRU)2种深度学习模型,并对广州市的PM2.5、PM10日均浓度值进行预测.结果表明:在缺少污染源排放清单和能见度数据时,4种模型也能较好地预测PM2.5、PM10日均浓度.根据MSE、RMSE、MAPE、MAE和R2等评价指标,对4个模型的PM2.5、PM10预测效果进行测评,得出深度学习GRU模型预测效果均为最佳,RF模型的预测结果均为最差.相比目前研究及应用较多的RF模型、XGBoost模型、LSTM模型,基于深度学习的GRU模型能更好地预测PM2.5、PM10浓度.
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