基于神经网络模型的绵阳市空气质量指数预测

摘要：

随着工业化的不断推进和城市化不断的发展,空气质量变差的问题在全国范围内都变得普遍,空气质量指数(AQI)是反映空气中污染物程度的综合指标,通过Python语言编写RF模型、CNN-LSTM模型以及GRU模型分别对绵阳市2016-2021 年的空气质量数据和气象数据进行训练,并预测出 2022 年 1月1 日至2022 年1 月7 日的AQI具体值,对比预测值与真实值,结果显示RF模型准确率更高,因此RF模型更适合用于对AQI的预测,为防治大气污染提供更科学的方法.

关键词：CNN-LSTM模型、GRU模型、RF模型、神经网络、空气质量预测

所属期刊栏目：42

分类号：X831(环境监测)

资助基金：绵阳师范学院高等教育校本研究课题;绵阳师范学院研究生创新基金项目

在线出版日期：2023-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：112-118