【摘 要】
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空气质量的优劣影响着人们的生活幸富感。近年来由于社会的飞速发展,空气污染日益严重,这使得人们在生活质量及身体健康等方面遭受了极大的威胁。其中较为突出的为PM2.5颗粒物,PM2.5浓度的过高会导致城市的能见度变低,形成重霾天气,严重影响了人们的交通出行、社会生产等。不仅如此,PM2.5浓度过高还会引发呼叫道疾病、心血管病、心肺患者的过早死等。因此,建立一种科学准确的预测模型是管控和预防空气污染造成
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空气质量的优劣影响着人们的生活幸富感。近年来由于社会的飞速发展,空气污染日益严重,这使得人们在生活质量及身体健康等方面遭受了极大的威胁。其中较为突出的为PM2.5颗粒物,PM2.5浓度的过高会导致城市的能见度变低,形成重霾天气,严重影响了人们的交通出行、社会生产等。不仅如此,PM2.5浓度过高还会引发呼叫道疾病、心血管病、心肺患者的过早死等。因此,建立一种科学准确的预测模型是管控和预防空气污染造成危害的必要前提。本文基于此提出了一种IPSO-Bi LSTM的神经网络预测模型,选取了空气质量因素和气象因素作为实验数据,通过使用灰色关联度分析筛选出与PM2.5关联度高的特征因素作为特征输入,并以Bi LSTM作为基础模型,通过PSO对Bi LSTM神经网络的学习率、batchsize、epoch、隐含层的节点数进行寻优。由于PSO存在收敛精度低、易陷入局部极值等问题,因此在原有的基础上引进了离散因子、时间因子,并对PSO的参数进行非线性变化。尽管如此,PSO算法仍存在自身的缺陷,为了进一步减少陷入局部极值的几率,提高算法的性能。本文引入了全局寻优能力较强的WPA算法,通过对WPA寻优过程中的步长参数改进后,提出了基于IWPA-PSO混合算法的Bi LSTM神经网络模型,通过与其它模型对比以及进行拓展实验发现,IWPAPSO-Bi LSTM模型的预测性能最好、预测精度最高、鲁棒性更强。为了提高数据的使用价值,将该神经网络模型集成到了基于JQuery、Spring Boot等前后端框架的空气质量可视化系统,实现了系统的用户登录注册、历史数据查询、空气质量预测、数据管理以及用户管理等功能,为系统用户了解空气质量数据、气象数据信息和普及空气污染提供了一种新的方式。
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