【摘 要】
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大气污染物浓度数据具有时序性和非线性的特点,针对时间序列数据中的异常值和缺失值问题,进行异常值和缺失值预处理对长短时记忆神经网络(LSTM)预测精度的影响分析。利用箱线图法判别数据序列中的异常值,以均值替换法、回归插补法和多重插补法进行缺失值的预处理,分别利用原始数据序列和不同预处理方法得到的数据序列,对多变量输入LSTM神经网络的大气污染物预测精度进行对比分析。实验结果表明,三种预处理方法均可明显改善LSTM模型的预测精度,多重插补法精度最高。
【机 构】
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沈阳大学信息工程学院,沈阳恒源伟业环境检测服务有限公司,辽宁省环境监测实验中心
【基金项目】
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辽宁省重点研发计划指导计划项(编号:2018104013),辽宁省教育厅高等学校创新人才支持计划项目(编号:LR2016074),沈阳市中青年科技创新人才支持计划项目(编号:RC180338)资助。
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大气污染物浓度数据具有时序性和非线性的特点,针对时间序列数据中的异常值和缺失值问题,进行异常值和缺失值预处理对长短时记忆神经网络(LSTM)预测精度的影响分析。利用箱线图法判别数据序列中的异常值,以均值替换法、回归插补法和多重插补法进行缺失值的预处理,分别利用原始数据序列和不同预处理方法得到的数据序列,对多变量输入LSTM神经网络的大气污染物预测精度进行对比分析。实验结果表明,三种预处理方法均可明显改善LSTM模型的预测精度,多重插补法精度最高。
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