【摘 要】
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针对传统空气质量（AQI）预测模型精度较低的问题，提出一种基于互补集合经验模态分解（CEEMD）和改进麻雀搜索算法（ISSA）优化长短期记忆网络（LSTM）的预测模型。首先，针对具有大量噪声的AQI数据直接进行预测误差较大的问题，利用CEEMD算法将原始AQI数据进行模态分解，以降低噪声对预测结果的影响。其次，针对麻雀搜索算法（SSA）易陷入局部最优、收敛速度慢的问题，利用正弦混沌、动态自适应惯性
【基金项目】
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基于轮轨服役安全的地铁车辆—轨道系统参数优化研究（SBK2020042975）； 江苏省自然科学基金（be2015692）项目资助；
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针对传统空气质量（AQI）预测模型精度较低的问题，提出一种基于互补集合经验模态分解（CEEMD）和改进麻雀搜索算法（ISSA）优化长短期记忆网络（LSTM）的预测模型。首先，针对具有大量噪声的AQI数据直接进行预测误差较大的问题，利用CEEMD算法将原始AQI数据进行模态分解，以降低噪声对预测结果的影响。其次，针对麻雀搜索算法（SSA）易陷入局部最优、收敛速度慢的问题，利用正弦混沌、动态自适应惯性权重、高斯变异和反向学习策略改进麻雀算法，降低了SSA陷入局部最优解的概率，提高了麻雀算法的收敛速度和寻优能力。最后，利用ISSA对LSTM模型的参数进行寻优，构建ISSA-LSTM模型进行预测，得到最终的AQI预测结果。实验结果表明，与其他传统预测模型相比，基于CEEMD-ISSA-LSTM模型对AQI的预测具有更高的精度，其预测的均方根误差为1.24μg/m~3,平均绝对误差为0.98μg/m~3,拟合度为98.5%。
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