基于LSTM的大气颗粒物浓度预测模型优化

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能源工业和交通运输业作为中国经济发展的支柱产业，在生产作业过程中会产生大量污染物。这些污染物对于环境的危害尤为突出，其中首要污染物为颗粒物（ PM2.5 和 PM10 ）。因此，对大气中的颗粒物浓度进行监测是很有必要的。国内外现有空气污染统计模型有三类：基于传统统计方法的统计模型[1-2]学习数据模式的机器学习模型[3-4]以及利用多层神经网络学习复杂特征的深度学习模型[5-6]。（剩余1939字）

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