【摘 要】
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空气污染问题日益严峻,为了改善空气污染问题,对未来的空气质量指数（AQI）进行准确的预测是很有必要的。由于空气污染物数据的复杂性和非线性,能良好地处理高维数据的深度学习方法,如递归神经网络被广泛应用于AQI的预测,然而RNN在对网络进行训练时会出现梯度消失和梯度爆炸等长期依赖问题。长短期记忆网络（LSTM）和门控递归单元网络（GRU）可以有效地改善这个问题,本文基于此类递归神经网络对AQI进行预测
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空气污染问题日益严峻,为了改善空气污染问题,对未来的空气质量指数（AQI）进行准确的预测是很有必要的。由于空气污染物数据的复杂性和非线性,能良好地处理高维数据的深度学习方法,如递归神经网络被广泛应用于AQI的预测,然而RNN在对网络进行训练时会出现梯度消失和梯度爆炸等长期依赖问题。长短期记忆网络（LSTM）和门控递归单元网络（GRU）可以有效地改善这个问题,本文基于此类递归神经网络对AQI进行预测,主要研究工作如下:（1）基于EMD-Stack-LSTM算法的空气质量指数预测。首先将非平稳非线性的AQI数据看成是一组信号,运行EMD算法将原始AQI信号分解成多个本征模分量和一个残差,其次运行Stack-LSTM模型对分解信号进行预测,最后将预测值进行重构。基于此,本文构建了基于EMD-Stack-LSTM的空气质量指数预测模型并进行了仿真实验。实验表明,EMD-Stack-LSTM算法在预测误差和预测精度上都优于传统的递归神经网络,具有现实有效性。（2）基于EEMD-Bi-GRU算法的空气质量指数预测。一方面,采用集合经验模态分解方法来改进EMD容易出现的模态混叠问题;另一方面,采用Bi-GRU模型提高运行速度。本文通过EEMD-Bi-GRU模型与其他模型的对比分析,证实了该模型能较好地拟合空气污染物浓度和AQI之间的非线性关系。（3）基于CEEMDAN-N-NCULSTM的空气质量指数预测。通过采用自适应噪声的完全集成经验模态分解算法将AQI数据分解成多个较为平滑的子序列,改善了EEMD的噪声干扰问题;结合了嵌套式网络能有选择性地访问内部单元的能力,保留了LSTM预测精度高和GRU运行速度快的优势,本文提出N-NCULSTM算法对子序列进行预测。为了验证模型的性能,本文以北京2014年1月到2020年2月的空气质量为实验对象,并与多个模型做了对比实验。结果表明,该预测模型的评价指标远低于LSTM和GRU,可以应用于实际的空气质量指数预测。
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