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PM2.5多步预测_LSTM模型.zip

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简介：
本资源提供了一个基于LSTM（长短期记忆网络）的PM2.5多步预测模型。通过深度学习技术实现对空气质量指数中关键指标PM2.5浓度的未来趋势进行有效预测，助力环境保护与治理决策。 使用LSTM对北京市PM2.5进行两步预测的数据包括：1.PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv 2.LSTM_PM2.5多步预测.ipynb 3.LSTM_PM2.5多步预测.html。

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  • PM2.5多步预测_LSTM模型.zip
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    本项目采用Python深度学习框架Keras，构建多元多步的时间序列预测模型。通过长短时记忆网络（LSTM），对复杂数据进行高效建模与预测分析。 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以直接使用。项目源码系统完整，并且内容已经由专业老师审定，基本能够满足学习和使用的参考需求。如果有需要的话可以放心下载并使用该资源。
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