基于LSTM神经网络模型的优化预测PM2.5的方法及装置

摘要

本发明涉及环境监测技术领域，公开一种基于LSTM神经网络模型的优化预测PM2.5的方法，包括：对环境数据进行特征提取并进行预处理，得到环境数据集，将环境数据集划分为训练集和测试集；根据所述训练集训练LSTM神经网络模型，所述LSTM神经网络模型包括attention层；采用Adam算法对所述LSTM神经网络模型的参数进行优化；采用所述测试集基于优化后的LSTM神经网络模型进行PM2.5的预测。本发明还公开一种基于LSTM神经网络模型的优化预测PM2.5的装置，包括：特征提取及预处理模块、训练模块、优化模块及预测模块。本发明通过加入attention层，可自动分析权重系数。