基于深度学习的雾霾质量浓度预测研究

作者：王梓霖

来源：无线互联科技, 2019, 16(10): 110-112.

• 卷积神经网络
• 长短时间记忆网络
• 集成学习
• PM2.5质量浓度预测

为有效地预测雾霾污染程度的主要评价指标PM2.5质量浓度,文章使用Blending集成学习策略并行连接CNN与LSTM,并建立基于CNN-LSTM集成学习的PM2.5质量浓度预测模型。经过真实数据验证,该模型对PM2.5质量浓度预测具有有效性,且相较于串联CNN-LSTM预测模型具有优越性。

• 单位
  西安建筑科技大学