【摘 要】
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随着经济的快速持续发展,大量的能源需求和过度开发,造成植被破坏,废气排放量增多等不良影响。这直接影响空气质量的优良程度,从而影响人民的身体健康。而兰州市作为群山环绕的工业城市,大气污染物消散困难,造成空气质量下降。本文利用兰州市2014年至2020年空气污染物浓度数据,探究兰州市空气质量的变化规律,分析兰州市的空气质量的特性为后续的空气质量指数预测提供条件。在对几种模型效果对比分析的基础上,选择了
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随着经济的快速持续发展,大量的能源需求和过度开发,造成植被破坏,废气排放量增多等不良影响。这直接影响空气质量的优良程度,从而影响人民的身体健康。而兰州市作为群山环绕的工业城市,大气污染物消散困难,造成空气质量下降。本文利用兰州市2014年至2020年空气污染物浓度数据,探究兰州市空气质量的变化规律,分析兰州市的空气质量的特性为后续的空气质量指数预测提供条件。在对几种模型效果对比分析的基础上,选择了组合模型对AQI空气质量指数进行预测,该模型有效的提高了预测精度。主要结果如下:首先,将兰州市2014年到2020年的空气质量数据进行年度、季度、月度的划分,分别探究兰州市空气质量的变化规律。发现兰州市空气质量呈周期性波动,季度特征较为明显,夏季空气污染程度低,冬季污染物程度高。其次,选取各个单一模型进行对比,将对比后精度较高的单一模型投入组合模型的建立中。最后运用LSTM、EEMD-LSTM、EEMD-LSTM-ARIMA模型对AQI指数进行预测,对比各个模型的预测结果,最终得出EEMD-LSTM-ARIMA模型对AQI指数的预测最为精准,同时,选取不同的数据集验证模型的普适度,最终证明组合模型能够为空气质量预测提供相应的依据。
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