基于深度学习的PM2.5短期预测模型

摘要

为了提高PM2.5浓度短期预报的准确率,解决现有PM2.5浓度短期预报准确率不高的问题,提出了一种基于卷积神经网络和长短时记忆的深度学习预报测型.首先,综合考虑气温、相对湿度、降水量、风力、能见度等多种气象要素,综合分析气象要素与PM2.5浓度相关性.其次,利用PM2.5浓度数据、气象站点观测数据和气象要素网格实况分析数据进行融合处理,生成用于训练和测试的时空序列数据,并使用卷积神经网络和长短时记忆网络获取时空特征.通过大量实验确定模型中关键参数,然后利用最优参数建立预测模型.最后,使用模型对PM2.5未来24 h浓度进行预测,并与支持向量机、业务中的预报模型进行对比.实验结果表明,相比其他机器学习方法和预报方法,卷积神经网络和长短时记忆相结合的预测方法能有效提高PM2.5浓度未来24 h预测精度,并具有较高的泛化能力.