cnn-lstm 空气质量

引用中提到了基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的空气质量指数（AQI）预测方法。这种方法使用了Matlab编程环境，并输入了PM2.5、SO2、CO、NO2、RH2M等参数来预测空气质量指数。提到，通过图表来看，CNN-LSTM模型的效果还不错，并且可以通过参数优化来进一步改善预测结果。同时，数据量也会对模型预测结果产生影响。虽然该文中只针对单日预测进行了研究，但CNN-LSTM模型也可以用于小时级别的预测，只需要对数据进行适当整理和代码修改即可。指出，在使用CNN-LSTM进行空气质量预测之前，首先需要准备数据。这些数据包括污染物浓度数据（如PM10、SO2、NO2、O3、CO）和部分气象要素数据（如最高温度、最低温度、风速、风向、天气）等。数据清洗阶段通常会涉及处理中文字符、填充缺失值以及进行标签编码等步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的空气质量指数（AQI）预测（Matlab完整程序和数据）](https://download.csdn.net/download/m0_57362105/87689521)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [CNN-LSTM预测北京雾霾浓度完整代码](https://blog.csdn.net/Jancydc/article/details/119302726)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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