基于LSTM的空气质量指数预测系统研究

为及时获取空气质量指数和确保公众健康出行,采用长短期记忆网络(long-short term memory,LSTM)作为空气质量指数预测模型建立空气质量指数预测系统。首先对数据进行采集,将采集到的污染物数据、气象数据以及空气质量指数数据进行预处理;然后对数据进行分析得出影响空气质量指数的因子;最后通过J2EE平台调用基于LSTM算法的预测模型对未来短期空气质量指数进行预测,并通过图表形式对结果进行可视化输出。实用结果表明,系统能为公众出行提供正确指引,并且具有一定实用价值。