一种基于改进LSTM的PM2.5数据异常值检测方法

摘要

本发明公开一种基于改进LSTM的PM2.5数据异常值检测方法，包括以下步骤：S1，采集历史PM2.5数据，划分为训练集和测试集；S2，构建进行PM2.5大数据异常值检测的LSTM模型，并初始化所述LSTM模型；S3，采用改进的模拟退火粒子群算法优化所述LSTM模型，利用训练集进行训练，获得满足条件的LSTM模型；S4，利用所述测试集对优化后的LSTM模型进行PM2.5数据测试，获取异常值。本发明的模拟退火粒子群算法基于PM2.5大数据的特点进行改进，使得预测曲线更加平滑的特点对方法进行优化，检测方法针对性强，能得到更好的结果。