复合LSTM模型提升淄博PM2.5浓度预测精度与效率

本文主要探讨了在空气质量监测和预测领域，特别是针对淄博市PM2.5浓度的研究中，一种新型的复合模型——GRA-ICEEMD-LSTM模型的应用。该模型是为解决传统单一LSTM模型在训练时间和预测精度方面存在的问题而提出的创新解决方案。 首先，作者关注到PM2.5浓度与多种环境因素之间的关联，如PM10和CO浓度对PM2.5的影响较大，而湿度和温度的影响相对较小。这表明在进行预测时，需要考虑这些关键变量的综合影响。 GRA（Generalized Regression Additive Model）和ICEEMD（Intrinsic Mode Function Ensemble Empirical Mode Decomposition）是模型的关键组成部分。GRA用于变量筛选，帮助确定哪些特征对于PM2.5浓度预测最为重要，而ICEEMD则用于分解原始的空气质量监测和气象数据，以提取数据中的趋势、周期性和细节等不同成分。这种分解方法有助于更好地理解数据的内在结构，提高模型的准确性。 LSTM（Long Short-Term Memory）模型作为核心预测组件，利用其在序列数据处理上的优势，能够捕捉长期依赖性，从而有效地预测PM2.5浓度。与传统的LSTM模型相比，通过将GRA和ICEEMD预处理步骤整合到复合模型中，不仅提高了预测的精确度，还显著减少了训练所需的时间，从而提升了整体模型的效率。 研究结果显示，GRA-ICEEMD-LSTM模型在淄博市的PM2.5浓度预测中表现出色，证明了复合模型在实际应用中的有效性。该模型的引入对于环境保护和城市空气质量管理具有重要意义，也为其他地区的空气质量预测提供了一种新的技术参考。 关键词：PM2.5浓度、GRA变量筛选、ICEEMD分解、LSTM模型。这项工作在环境科学和技术领域中具有较高的学术价值，尤其是在数据驱动的空气质量预测和模型优化方面。