使用CNN-LSTM神经网络在Matlab上预测空气质量指数

资源摘要信息:"本资源为基于CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络的空气质量指数（AQI）预测程序，主要使用Matlab2020b及以上版本进行操作。程序的核心功能是接收大气污染物如PM2.5、SO2、CO、NO2、RH2M等数据作为输入，并预测空气质量指数（AQI）作为输出值。该程序的预测性能指标包括测试平均绝对误差百分比（MAPE）为0.0821，测试均方根误差（RMSE）为4.3087，测试相关系数（R2）达到0.9842。 标签信息指明了技术栈包含Matlab、CNN（卷积神经网络）、LSTM（长短期记忆网络）以及这两种神经网络结构的组合CNN-LSTM。这些标签显示了资源的专业性和应用的技术领域。 文件名称列表中提到的'CNN_LSTMNN.m'很可能是该预测程序的主Matlab脚本文件，而'AQI为输出值.xlsx'则是用于存储预测结果的Excel文件，该文件可能包含了实际的AQI数据以及通过神经网络模型预测出的AQI值，便于进行结果分析和对比。" 知识点: ***N-LSTM技术：CNN-LSTM是一种结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）优势的混合神经网络结构。CNN擅长于处理具有空间关联性的数据，比如图像，LSTM擅长于处理时间序列数据，具有记忆能力。CNN-LSTM在处理具有空间和时间特征的数据时，比如视频或是一系列随时间变化的图像数据时，可以表现出更好的性能。 2. Matlab编程环境：Matlab（Matrix Laboratory的缩写）是一款由MathWorks公司开发的高性能数值计算环境和第四代编程语言。Matlab广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等众多领域，尤其在数据科学、机器学习和深度学习领域有着广泛的应用。 3. 空气质量指数（AQI）预测：AQI是一个用于量化空气污染程度的指标，它综合了多种大气污染物的浓度，如PM2.5（细颗粒物）、SO2（二氧化硫）、CO（一氧化碳）、NO2（二氧化氮）、RH2M（相对湿度）等，并将这些污染物浓度转化为一个单一的数值，以便于公众了解空气质量的好坏。 4. 神经网络性能指标：性能指标是衡量神经网络模型预测能力的重要参数。在本资源中，测试平均绝对误差百分比（MAPE）、测试均方根误差（RMSE）、测试相关系数（R2）被用来评估CNN-LSTM模型的预测效果。MAPE用于评价预测误差的相对大小，RMSE用于评价预测误差的绝对大小，而R2用于衡量模型预测值与实际值之间的相关程度。 5. 环境监测数据处理：AQI预测的输入数据来自于环境监测站获取的大气污染物浓度数据，而Matlab作为一个强大的数学计算和数据分析工具，可以方便地用于这类数据的处理、分析和预测模型的构建。 6. 模型训练和测试：在资源中提及的模型训练和测试过程涉及使用特定的历史环境监测数据作为输入，通过CNN-LSTM神经网络结构学习数据中的特征和规律，进而对未来的AQI值进行预测。在测试阶段，通过对比模型输出值和实际观测值，可以计算出模型的预测性能指标，从而评估模型的准确性。