EMD-LSTM算法及其在PM2.5中的预测

作者：刘铭; 魏莱^*

来源：长春工业大学学报, 2020, 41(04): 322-417.

DOI：10.15923/j.cnki.cn22-1382/t.2020.4.02

• PM2.5
• 空气质量
• 预测
• LSTM
• EMD

PM2.5浓度指数是判断空气质量的重要标准之一,由于空气质量数据的非线性和不规则性,导致精准地预测空气质量成为一个难题。文中收集了天津市2017年9月14日0时-2019年9月14日0时的空气质量数据进行EMD分解,采用LSTM算法进行预测,从而提出了EMD-LSTM算法进行预测PM2.5浓度,取得了比较好的结果,实际验证RMSE为2.08,MAPE为6.53,MAE为1.53。

• 单位
  长春工业大学