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基于RF-EMD-LSTM对PM_(2.5)浓度预测研究.pdfVIP

基于RF-EMD-LSTM对PM_(2.5)浓度预测研究.pdf

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    //

    第卷第期//

    483河北师范大学学报自然科学版Vol.48No.3

    年月()

    20245JOURNALOFHEBEINORMALUNIVERSITYNaturalScienceMa.2024

    y

    文章编号:()

    1000-5854202403-0234-10

    基于对浓度预测研究

    RFEMDLSTMPM2.5

    ,

    1211

    吴晓璇,朱俊,文强

    (,;,)

    合肥学院人工智能与大数据学院安徽合肥安徽建筑大学智能建筑与建筑节能重点实验室安徽合肥

    1.2306012.230601

    :

    摘要实现浓度的精准预测对空气污染防治具有重要的指导作用鉴于多数研究中浓度预测算

    PM2.5.PM2.5

    ,,(

    法和特征都较为单一不能精确实现PM2.5浓度的短时预测提出了一种新颖的混合预测框架RFEMD

    ),(,)

    通过过去数据实现下一小时浓度预测首先利用随机森林算法对污染物

    LSTM24hPM2.5.randomforestsRF

    ,;(

    数据特征进行重要性评估实现特征选择然后再将特征数据与通过经验模态分解emiricalmode

    p

    ,)的特征分解后的序列联合作为长短期记忆网络(,

    decomositionEMDPMlonshorttermmemornetwork

    p2.5gy

    ),,,

    的输入数据进行模型训练训练结果相加获得最终

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