基于多元統(tǒng)計(jì)分析和LSTM融合的PM2.5濃度預(yù)測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910210516.1 申請日 -
公開（公告）號(hào) CN109902881A 公開（公告）日 2019-06-18
申請公布號(hào) CN109902881A 申請公布日 2019-06-18
分類號(hào) G06Q10/04（2012.01）I; G06N3/04（2006.01）I; G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 方強(qiáng); 何粵城; 王學(xué)銳 申請（專利權(quán)）人 標(biāo)旗（武漢）環(huán)境科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京天盾知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 武漢樂易創(chuàng)想科技有限公司
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法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及人工智能與大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，涉及基于多元統(tǒng)計(jì)分析和LSTM融合的PM2.5濃度預(yù)測方法，包括在理論層面上分析兩者的優(yōu)缺點(diǎn)，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建基于兩者的融合算法；通過從省控點(diǎn)、國控點(diǎn)獲取氣象數(shù)據(jù)與污染物數(shù)據(jù)；采樣近半年的數(shù)據(jù)，通過使用Pearson相關(guān)系數(shù)分析各因子與PM2.5濃度的相關(guān)性；將所有數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)、測試數(shù)據(jù)、預(yù)測數(shù)據(jù)三個(gè)部分，其中使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)去訓(xùn)練模型，并設(shè)置相關(guān)的模型參數(shù)；將測試數(shù)據(jù)輸入模型中，最終獲取預(yù)測結(jié)果，本發(fā)明通過分析PM2.5的時(shí)間和空間特性，將數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，挖掘PM2.5的深層數(shù)據(jù)特征，大大提升了數(shù)據(jù)運(yùn)算的速度，結(jié)合精度的提升，使預(yù)測工作可以實(shí)時(shí)進(jìn)行，消除數(shù)據(jù)滯后性問題。