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收稿日期：2023-11-08
DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.04.030
摘 要：为提高PM2.5浓度的预测精度，提出了一种结合麻雀搜索算法（SSA）和长短期记忆神经网络（LSTM）的组合预测模型。以2023年5月至8月期间长沙市PM2.5浓度数据为基础，构建了SSA-LSTM模型并与其他模型进行了对比实验。（剩余10056字）
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基于SSA-LSTM模型的空气质量预测研究
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