基于改良LSTM的大气污染浓度预测
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简介：
本研究采用改良版长短期记忆网络模型（LSTM）对大气污染浓度进行预测，旨在提高预测精度和时效性，为环境保护决策提供支持。
在当今时代，大气污染物浓度的指标对于环境保护至关重要。以下是进行大气污染度预测的基本要求：
1. 学习时序预测模型LSTM及其改进版本。
2. 根据大气污染物浓度的特点选择一个合适的预测模型。
建议采取以下具体思路：
- 使用CNN+BiLSTM+attention、CNN+LSTM或Transformer等方法对时间序列进行预测，这些是基于LSTM的优化方案，并且在处理时序数据方面表现良好。
- 大气污染度具有随时间变化但不会出现剧烈突变的特点。因此，采用CNN提取特征信息和利用LSTM记录时间序列关系的方法是最有效的。
具体实施步骤如下：
1. 从互联网上获取某个城市的空气质量历史数据，并将其整理为按小时划分的训练集。
2. 使用选定的改进型LSTM或Transformer模型进行预测工作（该选择由你决定）。
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