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融合ARIMA-LSTM模型的大连市空气质量预测
文献摘要：
由于空气质量指数(AQI)时间序列的线性与非线性特征,传统的ARIMA模型对时间序列的建模普遍呈现出一定的局限性,该方法存在着参数选取困难、计算量大等问题,导致模型拟合效果不佳.针对这一情况,本文提出了一种基于ARIMA-LSTM融合模型的空气质量预测方法,将ARIMA模型用于时间序列预测,利用LSTM模型对ARIMA模型预测的误差序列进行校正,最后将ARIMA模型预测结果与LSTM校正的残差序列进行结合,获得最终预测结果.实验结果表明,混合模型预测精度高于单一模型,且融合模型的稳定性和精确度得到进一步改善.
文献关键词：
ARIMA模型;LSTM模型;融合模型;空气质量预测
中图分类号：
作者姓名：
张恒;王伟;孙雪莲
作者机构：
大连民族大学理学院,大连 116000
文献出处：
引用格式：
[1]张恒;王伟;孙雪莲-.融合ARIMA-LSTM模型的大连市空气质量预测)[J].现代计算机,2022(18):75-80
A类：
B类：
ARIMA,大连市,空气质量预测,空气质量指数,AQI,非线性特征,参数选取,计算量,模型拟合,拟合效果,融合模型,时间序列预测,残差序列,混合模型
AB值：
0.250674
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