关于LSTM在北京空气质量预测中的应用实验报告(含源码).zip

简介：
本资料为关于长短期记忆网络（LSTM）在北京市空气质量预测中应用的研究报告。内容包括模型构建、训练过程及预测结果分析，并附有完整代码，便于读者复现和深入研究。 本实验的目标是使用LSTM神经网络模型来预测北京市的空气质量。通过利用历史气象数据与空气质量记录，我们将训练一个LSTM模型，在未来时间段内准确预报北京地区的空气质量状况，并为改善环境质量提供依据。 **构建LSTM模型：** - 设计适合输入、隐藏和输出层结构的LSTM架构，确保其能够有效处理特定类型的数据并实现预期预测目标。 - 对于时间步长、隐藏层数量以及学习速率等关键参数进行设定与优化配置。 - 利用训练数据集对构建好的模型实施训练过程，并通过反向传播算法持续调整和改善网络的权重，以达到最佳性能。 **评估及调优：** - 采用独立测试数据组来验证LSTM模型的有效性，计算预测值同实际测量结果之间的误差指标（如均方根误差、平均绝对误差等）。 - 根据上述分析对现有架构或参数设定进行调整与优化，以期进一步提升预报精度。