北京空气污染预测模型：Keras LSTM教程与数据

资源摘要信息:"该项目是一个基于Keras深度学习框架的LSTM多变量时间序列预测模型，主要用于预测北京的空气污染情况。该项目的源码文件名称为‘Air_Pollution_Forcast.zip’和‘Air_Pollution_Forcast’。 在该项目中，使用了LSTM(长短期记忆)模型进行多变量时间序列预测。LSTM是一种特殊的RNN(循环神经网络)架构，能够学习长期依赖信息。LSTM通过引入门控机制，解决了传统RNN难以处理长期依赖的问题。 Python作为该项目的主要编程语言，是一种广泛用于数据科学和机器学习的高级编程语言。Python具有丰富的库和框架，使其在数据处理和机器学习领域具有强大的功能。 Keras深度学习框架是该项目的核心技术。Keras是一个开源的神经网络库，它能够以Tensorflow, CNTK, 或 Theano作为后端运行。Keras的设计目标是实现快速实验，能够以最小的延迟将想法转换为结果。 该项目的代码功能已经经过验证，确保稳定可靠运行。该项目不仅可以作为入门进阶使用，也可以直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。同时，该项目也鼓励基于此进行二次开发。 该项目的主要功能点包括： 1. 使用LSTM(长短期记忆)模型进行多变量时间序列预测； 2. 预测北京地区的空气污染情况。 该项目针对的主要用户包括： 1. 各个计算机相关专业的在校学生，如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等； 2. 专业教师或企业员工。 在使用过程中，如有问题或建议，用户可以通过私信与开发者进行沟通。开发者期待用户能够在使用过程中找到乐趣和灵感，并欢迎用户的分享和反馈。"