基于多维多步长LSTM网络的区域AQI预测研究

作者：刘颖; 陈旭东; 周觅; 郑乃瑞; 陈元橼

来源：工业安全与环保, 2022, 48(10): 100-103.

• 多维多步长
• LSTM
• AQI
• 空气质量预测模型

现有空气质量预测方法未同时考虑前期空气质量和气象影响，不能有效体现空气质量的时空依赖性。研究采集2017—2020年重庆市历史气象信息和历史空气质量数据，通过皮尔逊相关性分析，筛选重要的输入变量，构建基于多维多步长LSTM的重庆市空气质量预测模型，并与其他预测模型进行对比分析。结果表明：重庆市AQI与PM2.5、PM10有非常强的正相关性，与能见度、平均温度、湿度、降水量呈较强的负相关性；前7 d的空气质量状态和气象状态对空气质量预测有显著影响，能更准确的预测AQI值。预测损失均方根误差为12.206，平均绝对误差为9.430。

• 单位
  重庆工商大学; 西南交通大学