基于LSTM的空气质量指数预测系统研究
文琴
内江师范学院人工智能学院 四川内江 641000
摘要：为及时获取空气质量指数和确保公众健康出行,采用长短期记忆网络(long-short term memory,LSTM)作为空气质量指数预测模型建立空气质量指数预测系统.首先对数据进行采集,将采集到的污染物数据、气象数据以及空气质量指数数据进行预处理;然后对数据进行分析得出影响空气质量指数的因子;最后通过J2EE平台调用基于LSTM算法的预测模型对未来短期空气质量指数进行预测,并通过图表形式对结果进行可视化输出.实用结果表明,系统能为公众出行提供正确指引,并且具有一定实用价值.
关键词：LSTM空气质量指数预测系统
资助基金：内江师范学院校级科研项目(2020YB34)
论文发表日期：2022-07-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 19-22 )