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面向高精度与强鲁棒的空气质量预测LSTM模型研究
外文标题：LSTM-based Air Quality Index Predicting Model for Accuracy and Robustness
文献类型：期刊
期刊名称：统计与决策
年：2019
卷：35
期：16
页码：49-53
ISSN：1002-6487
关键词：空气质量指数;LSTM;空气质量预测
所属部门：信息学院
链接地址：http://d.oldg.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjyjc201916010.aspx
摘要：文章提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)空气质量预测模型,具备递归记忆任意长度时间窗历史数据的能力,特别适用于上述特征的时间序列预测.通过与应用支持向量机、反向传播神经网络、多元线性回归所建立的模型进行了的多重对比实验,表明LSTM预测模型在空气质量指数低于200时具有更高的预测精度、在35个检测站预测时具有更强的泛化能力,以及5种变长时间窗数据输入条件下具有更好的稳健性等优点.
DOI：10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.16.009
百度学术：面向高精度与强鲁棒的空气质量预测LSTM模型研究
语言：中文
基金：国家自然科学基金资助项目; 国家重点研发计划项目
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