基于Python和LSTM的空气质量监测与预测系统源码及文档说明.zip

简介：
该压缩包包含一个使用Python编程语言和长短期记忆网络（LSTM）模型开发的空气质量监测与预测系统的完整源代码及相关文档，旨在帮助用户理解和实施AI技术在环境科学中的应用。 项目介绍：Weather-Prediction-System（空气质量监测及预测系统） 使用技术： Python、Django、pandas、numpy、LSTM 简要说明： 从pm25.csv文件中读取数据，利用pandas进行数据处理，并采用LSTM模型来进行空气质量的预测。 截图展示：未提供 该项目源码为个人毕业设计项目代码，在确保所有功能正常运行后上传。答辩评审平均分高达96分，可以放心下载使用！ 1. 本资源中的所有代码均经过测试并成功运行，请您安心下载。 2. 此项目适用于计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等相关专业的在校学生、教师或企业员工学习参考；同时适合初学者进阶学习。此外，该项目也可以作为毕业设计作品、课程作业或是初期项目的演示内容使用。 在基础较为扎实的情况下，您可以在此代码基础上进行修改以实现更多功能，并将其应用于毕业设计项目或其他学术任务中。 下载后请首先查看README.md文件（如有），仅供个人学习参考之用，请勿用于商业用途。