基于梯度下降优化的LSTM对空气质量预测研究

来源 :陕西科技大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhangshuai5365

【摘要】

：

文章以2018年~2019年的太原市空气污染物监测数据为基础,建立基于自适应调节学习率的随机梯度下降算法(Adagrad、AdaDelta、Adam)优化的LSTM循环神经网络预测模型,对太原市的

【作者】

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曹通白艳萍

【机构】

：

中北大学理学院

【出处】

：

陕西科技大学学报

【发表日期】

：

2020年6期

【关键词】

：

AQI LSTM 随机梯度下降算法空气质量预测 AQILSTMrandom gradient descent algorithmair quality for

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61774137),山西省自然科学基金项目(201701D22111439,201701D221121),山西省回国留学人员科研项目(2016-088)

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文章以2018年~2019年的太原市空气污染物监测数据为基础,建立基于自适应调节学习率的随机梯度下降算法(Adagrad、AdaDelta、Adam)优化的LSTM循环神经网络预测模型,对太原市的空气质量指数(AQI)进行仿真预测,通过对比可得:基于Adam优化的LSTM循环神经网络不仅具备更高的预测精度,而且收敛速度也较快,为城市大气污染治理工作提供了科学合理的理论研究,具有更远的发展前景.

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