基于WT-BiLSTM-ARMA模型的PM2.5浓度预测研究

摘要

针对PM2.5浓度预测问题,提出一种基于小波变换的模型。在北京市六个大气污染监测站测得的PM2.5浓度数据上,运用小波分解算法对原始数据序列进行特征提取,使用BiLSTM对高频序列进行预测,同时使用ARMA对低频序列进行预测,最后将各个子序列的预测值进行小波重构得到最终预测结果。实验结果表明,相较于传统单一模型和组合模型,该模型的性能和预测精度均有提高。