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基于Adam注意力机制的PM_(2.5)浓度预测方法

来源 :大气与环境光学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yucunjiang

【摘要】

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大气PM_(2.5)浓度是一种具有较强时序特征的数据,故目前关于PM_(2.5)浓度的预测多选择RNN、LSTM等序列模型进行。但由于RNN、LSTM等模型对不同时刻输入的数据都采用相同的权重进行计算,不符合类脑设计,造成PM_(2.5)浓度预报准确率较低。针对以上问题,提出一种基于Adam注意力机制的PM_(2.5)预测方法 (AT-RNN和AT-LSTM),该方法首先通过Adam算法寻找RNN

【作者】

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张怡文袁宏武孙鑫吴海龙董云春

【机构】

：

安徽新华学院信息工程学院

【出处】

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大气与环境光学学报

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

PM2:5 神经网络 Adam注意力模型 PM_(2.5) neural networks Adam attention model

【基金项目】

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安徽高校自然科学研究项目,KJ2019A0877,安徽省省级质量工程基层教研室示范项目,2018JYSSF111

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大气PM_(2.5)浓度是一种具有较强时序特征的数据,故目前关于PM_(2.5)浓度的预测多选择RNN、LSTM等序列模型进行。但由于RNN、LSTM等模型对不同时刻输入的数据都采用相同的权重进行计算,不符合类脑设计,造成PM_(2.5)浓度预报准确率较低。针对以上问题,提出一种基于Adam注意力机制的PM_(2.5)预测方法 (AT-RNN和AT-LSTM),该方法首先通过Adam算法寻找RNN或LSTM的最优参数并在Encoder阶段引入注意力机制,将注意力权重分配给具有时间序列特征的输入,再进

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