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2024年2月25日现代信息科技Feb.2024
第8卷第4期ModernInformationTechnologyVol.8No.4
DOI:10.19850/ki.2096-4706.2024.04.030
基于SSA-LSTM模型的空气质量预测研究
曹还君，李长云
（，）
湖南工业大学计算机学院湖南株洲412007
摘要：为提高PM2.5浓度的预测精度，提出了一种结合麻雀有哪些信誉好的足球投注网站算法（SSA）和长短期记忆神经网络（LSTM）的
组合预测模型。以2023年5月至8月期间长沙市PM2.5浓度数据为基础，构建了SSA-LSTM模型并与其他模型进行了对
2
比实验。实验结果显示，SSA-LSTM模型的预测结果在拟合优度（R）上相较于单一LSTM、PSO-LSTM和WOA-LSTM模型
分别提升了45.93%、31.55%、19.12%，同样在均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）的结果上也表现更优，表明
该模型在PM2.5浓度预测方面具有高准确性和有效性，可为制定PM2.5相关预防措施提供一定的参考价值。
关键词：麻雀有哪些信誉好的足球投注网站算法；长短期记忆神经网络；空气质量；PM2.5浓度预测
中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：2096-4706（2024）04-0142-06
ResearchonAirQualityPredictionBasedonSSA-LSTMModel
CAOHuanjun,LIChangyun
(CollegeofComputerScience,HunanUniversityofTechnology,Zhuzhou412007,China)
Abstract:ToimprovetheaccuracyofPM2.5concentrationprediction,acombinedpredictionmodelintegratingSparrow
SearchAlgorithm(SSA)andLongShort-TermMemory(LSTM)neuralnetworksisproposed.TheSSA-LSTMmodelis
developedbasedonPM2.5concentrationdatafromChangshacity,spanningfromMaytoAugustin2023,andiscomparedwith
othermodels.TheresultsshowthattheSSA-LSTMmodelsignificantlyoutperformedthestandaloneLSTM,PSO-LSTM,
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andWOA-LSTMmodelsintermsoffitquality(R),registeringimprovementsof45.93%,31.55%,and19.12%,respectively.
Similarly,italsoshowssuperiorperformanceintermsofRootMeanSquareError(RMSE)andMeanAbsoluteError(MAE).
Thesefindingsdemonstratethemodelhashighaccuracyand
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