基于时空优化长短期记忆网络与烟花算法的AQI预测

摘要：

针对传统深度学习模型在预测空气质量指数(air quality index,AQI)时,难以从时间角度建模、网络超参数选取困难等问题,提出一种基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络和烟花算法(fireworks algorithm,FWA)的AQI预测模型LSTM-FWA.首先,以武汉市历史空气质量和气象监测数据为研究对象,利用LSTM网络中隐含层节点之间相互连接的结构特点,对空气质量的时间变化特征进行建模;接下来,考虑到种群多样性和并发性,将烟花算法应用到超参数组合优化问题中;最后,对模型输入分别进行时间、空间、时空角度的优化,实验结果表明基于时空优化的LSTM-FWA模型预测性能提升最为明显.将LSTM-FWA与其他预测模型进行比较,并全面分析不同模型在各种优化策略下的性能.实验结果显示,本文提出的时空优化LSTM-FWA模型对于AQI预测具有最优的性能.

关键词：AQI预测、长短期记忆网络、烟花算法

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金2042018gf0037

在线出版日期：2019-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：250-262