基于TensorFlow的LST_省略_原空气质量AQI指数预测中的应用_张春露1

【基于TensorFlow的LSTM模型在太原空气质量AQI指数预测中的应用】 摘要：空气质量指数（Air Quality Index，简称AQI）是评估环境空气质量的重要指标，它反映了大气污染物对人体健康的影响。传统的回归预测方法在处理受多种复杂因素影响且具有非线性关系的AQI指数时，往往效果不佳。长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的递归神经网络，特别适用于处理序列数据中的长期依赖问题，因此在空气质量预测领域展现出强大潜力。 本研究由张春露和白艳萍共同完成，他们利用R语言的Ri386 3.3.3版本对太原市的空气污染物与AQI指数进行了相关性分析，揭示了不同污染物与AQI之间的关联性。接着，基于Python 3.5.2和深度学习框架TensorFlow构建LSTM模型，该模型能够有效捕获时间序列数据中的模式和趋势，以预测太原市未来的空气质量指数。 在建模过程中，研究人员收集了近几年的空气质量影响因素数据，包括气象条件、工业排放、交通状况等，将这些因素作为输入，训练LSTM模型进行预测。为了评估模型性能，他们采用了均方误差（Mean Squared Error，MSE）作为误差分析指标，通过比较预测值与实际观测值的差异，来衡量模型的预测精度。 实验结果显示，基于TensorFlow的LSTM神经网络模型在太原市空气质量AQI指数预测上表现优秀，能够较为精确地估计未来一段时间内的空气质量情况。这为环保部门和城市管理者提供了有力的决策支持，有助于提前采取措施改善空气质量，保障公众健康。 关键词：空气质量；相关性因素分析；TensorFlow；LSTM神经网络 此篇研究展示了深度学习技术在环境科学中的应用，尤其是LSTM模型在解决复杂时间序列预测问题上的优势。通过对太原市空气质量的预测，可以预见类似的方法有望推广到其他城市，为全球的环境监测和管理提供更准确的预测工具。同时，这也强调了数据挖掘和机器学习在应对环境挑战时的重要角色，为未来的研究和实践开辟了新的方向。