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集成CNN-LSTM预测模型的空气质量可视化平台
文献摘要：
针对目前空气质量可视化平台预测模型集成度低,且一般不以站点为目标进行空气质量预测的问题,设计并开发了一套集成CNN-LSTM预测模型的空气质量可视化系统.系统主要基于Python语言,采用Echarts可视化框架,并使用Ajax进行数据渲染,实现了实时数据展示、站点详细数据展示、未来12 h AQI预测及出行建议等功能模块.其中预测模块集成了基于CNN-LSTM的空气质量预测模型,以运城市5个国控站点为例,分别进行了小时粒度上的AQI预测,为民众的出行提供更加精准的指导和建议.
文献关键词：
可视化;空气质量预测;CNN;LSTM
中图分类号：
作者姓名：
刘媛媛;曹宇飞
作者机构：
运城学院数学与信息技术学院 山西运城 044000
文献出处：
引用格式：
[1]刘媛媛;曹宇飞-.集成CNN-LSTM预测模型的空气质量可视化平台)[J].信息技术与信息化,2022(04):19-22
A类：
B类：
可视化平台,模型集成,集成度,不以,行空,空气质量预测,可视化系统,Python,Echarts,Ajax,渲染,实时数据,数据展示,细数,AQI,功能模块,模块集成,运城市
AB值：
0.344984
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