【摘 要】
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随着“大气十条”政策的全面落实与实现,全国整体空气质量大幅改善,重点城市优良天数比例逐年攀升。但空气质量改善的任务依然艰巨,还需继续进行蓝天保卫战,明确治理思路和具体任务。在空气质量监测方面,空气质量指数AQI一直是所关注的重点。本文结合LSTM神经网络和BN贝叶斯网络,搭建LSTM-BN组合模型用于环境空气质量评价与预测中。首先,在确定影响空气质量指数AQI的因素上,本文选择6项空气污染物即PM
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随着“大气十条”政策的全面落实与实现,全国整体空气质量大幅改善,重点城市优良天数比例逐年攀升。但空气质量改善的任务依然艰巨,还需继续进行蓝天保卫战,明确治理思路和具体任务。在空气质量监测方面,空气质量指数AQI一直是所关注的重点。本文结合LSTM神经网络和BN贝叶斯网络,搭建LSTM-BN组合模型用于环境空气质量评价与预测中。首先,在确定影响空气质量指数AQI的因素上,本文选择6项空气污染物即PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO日均数据作为影响因子,采用长沙市2014年至2018年的数据进行模型的训练。在模型训练的过程中,实现了用于解决空气污染物时序数据非线性特点的经验模态分解EMD算法等,利用LSTM神经网络在处理时序数据上的优越性实现了对各项空气污染物的有效预测,其性能均大于比较模型。最后,利用贝叶斯网络可解释性强、推理能力强的特点,通过爬山算法学习出长沙市空气质量的贝叶斯网络模型结构,并进行参数学习,利用LSTM的输出数据作为输入数据用于评价预测2019年整年间的空气质量指数。得出,基于LSTM-BN模型的整体准确率与分季度准确率分别为:86.85%,87.78%,83.52%,86.96%,89.13%,均高于用作对比的贝叶斯网络、单因子指数法和模糊综合评价法。本文实现了对长沙市空气质量指数的有效预测与评价,并针对长沙市2020年空气质量现状提出了一些针对性的建议,对长沙市的环境管理工作具有一定的建设意义。
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