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基于LSTM的空气质量指数预测系统研究
文献摘要：
为及时获取空气质量指数和确保公众健康出行,采用长短期记忆网络(long-short term memory,LSTM)作为空气质量指数预测模型建立空气质量指数预测系统.首先对数据进行采集,将采集到的污染物数据、气象数据以及空气质量指数数据进行预处理;然后对数据进行分析得出影响空气质量指数的因子;最后通过J2EE平台调用基于LSTM算法的预测模型对未来短期空气质量指数进行预测,并通过图表形式对结果进行可视化输出.实用结果表明,系统能为公众出行提供正确指引,并且具有一定实用价值.
文献关键词：
LSTM;空气质量指数;预测系统
中图分类号：
作者姓名：
文琴
作者机构：
内江师范学院人工智能学院 四川内江 641000
文献出处：
引用格式：
[1]文琴-.基于LSTM的空气质量指数预测系统研究)[J].信息技术与信息化,2022(07):19-22
A类：
B类：
空气质量指数预测,预测系统,公众健康,健康出行,长短期记忆网络,long,short,term,memory,指数预测模型,气象数据,数数,J2EE,调用,图表,表形
AB值：
0.24823
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