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lstm环境污染的参考文献

时间: 2023-09-14 15:08:08 浏览: 92

基于LSTM的广州市空气污染预测与可视化平台设计

内容概要：文章讨论了基于长短期记忆网络（LSTM）的广州市空气污染预测与可视化平台的设计与实现。文中阐述了空气污染对城市居民生活质量和环境的影响，分析了现有空气污染预测方法的不足，并介绍了LSTM在网络预测领域的优势。具体研究内容包括数据收集与处理、特征工程、LSTM模型训练及可视化平台设计，目的是为广州市的空气污染治理提供科学依据和技术支持。适合人群：环保部门工作人员、研究人员、数据科学家以及对环境科学和数据预测感兴趣的学者。使用场景及目标：适用于需要预测和可视化空气污染情况的城市管理部门和科研机构，目标是提高环境保护决策的有效性和公众对空气污染问题的认识。其他说明：研究还详细列出了项目的时间安排、所需技术和硬件条件，并提供了丰富的参考文献，以便于后续研究者的跟进和参考。

以下是一些关于LSTM环境污染的参考文献： 1. Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. In Advances in neural information processing systems (pp. 2672-2680). 2. Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Salakhutdinov, R. (2014). Dropout: A simple way to prevent neural networks from overfitting. The Journal of Machine Learning Research, 15(1), 1929-1958. 3. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8), 1735-1780. 4. Liu, Y., & Wang, S. (2020). A review of deep learning for environmental sensing and monitoring. Journal of Cleaner Production, 279, 123690. 5. Yildirim, E. A., & Yilmaz, O. H. (2018). Air pollution prediction using long short-term memory neural networks. Journal of environmental management, 206, 1098-1106. 6. Li, X., & Yang, J. (2018). A novel air quality prediction model based on long short-term memory neural network. Atmospheric Environment, 192, 146-156. 7. Zhang, Y., Liu, Z., Zhang, Y., & Li, Y. (2018). Short-term air quality forecasting using a long short-term memory (LSTM) network with meteorological data. Atmospheric Environment, 194, 47-56. 这些文献提供了关于LSTM网络在环境污染预测和监测方面的相关应用和技术方法。希望对您有所帮助！

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