基于长短期记忆神经网络的空气质量预测系统设计

发布时间：2024-04-26 23:51

　　空气质量好坏的程度与空气中污染物浓度的高低密切相关。在特定的时间和区域内,空气污染物浓度的高低会受到很多因素的影响。主要原因是来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小,例如车辆、工业企业的生产排放、居民取暖等因素,而城市的地理样貌和气象信息同时也对空气质量产生了重要的影响。有效的预测未来一段时间内特定地理环境下的空气质量的变化,不仅对政府调整环境政策提供帮助,也为预防空气污染提供了科学依据。为了更有效的对空气质量进行评估,增加其应用价值,本文研究了如下工作:1)通过对空气质量指数(Air Quality Index,简称AQI)序列与湿度、温度、风速、能见度和气压五个因素的相关性分析,从而得到了AQI与气象因素之间的关联程度。当相关系数为正时,说明AQI和气象因素呈正相关,AQI随着气象因素的增大而变大,当相关系数为负时,说明AQI和气象因素呈负相关,AQI随着气象因素的增大而减小。2)利用北京市的空气质量数据(PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、O₃和CO)和气象数据(湿度、温度、风速、能见度和气压)作为输入,AQI...

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【部分图文】：

图2-1RNN的结构

河北科技大学硕士学位论文10调整。BP网络算法以均方误差达到最小值为目的，此过程通过反向传播实现的。2.2.4递归神经网络递归神经网络(RecurrentNeuralNetwork，简称RNN)是一种循环网络。RNN的结构图如2-1所示，t表示当前时刻，表示输入层、表示隐含层、表....

图2-3遗忘门示意图

第2章相关理论概述11图2-2LSTM结构示意图(1)遗忘门遗忘门通过Sigmoid函数使用先前的输出1和当前输入来输出。输出范围是0到1。然后，Sigmoid函数将发送到称为1的当前单元格。遗忘门如图2-3所示。图2-3遗忘门示意图(2)输入门输入门需要建立一个新的向量来添加新....

图2-4输入门示意图

第2章相关理论概述11图2-2LSTM结构示意图(1)遗忘门遗忘门通过Sigmoid函数使用先前的输出1和当前输入来输出。输出范围是0到1。然后，Sigmoid函数将发送到称为1的当前单元格。遗忘门如图2-3所示。图2-3遗忘门示意图(2)输入门输入门需要建立一个新的向量来添加新....

图2-5输出门示意图

河北科技大学硕士学位论文12分[53]。输出门如图2-5所示。图2-5输出门示意图(4)记忆单元函数然后旧单元将更新状态，旧状态1乘以，它可以丢弃需要丢弃的信息。通过添加×给出的信息，它创建了一个新的候选值。更新函数如图2-6所示。图2-6记忆单元函数示意图三个门的功能如(2-1....

本文编号：3965046