专利详情

专利名称	一种基于LSTM?RNN模型的空气污染物浓度预报方法
申请号	CN201611267916.9	专利类型	发明专利
公开（公告）号	CN106599520A	公开（授权）日	2017.04.26
申请（专利权）人	中国科学技术大学	发明（设计）人	康宇;崔艺;李泽瑞;陈绍冯;王雪峰
主分类号	G06F17/50(2006.01)I	IPC主分类号	G06F17/50(2006.01)I;G06Q10/04(2012.01)I
专利有效期	一种基于LSTM?RNN模型的空气污染物浓度预报方法至一种基于LSTM?RNN模型的空气污染物浓度预报方法	法律状态	实质审查的生效
说明书摘要	本发明涉及一种基于LSTM?RNN(Long?Short?Term?Memory)模型的空气污染物浓度预报方法，监测收集较长一段时间内的空气污染物浓度数据；对历史数据进行预处理来构造待训练LSTM?RNN模型的训练、验证、测试样本数据；通过训练样本数据得到预先训练的LSTM?RNN模型，然后通过构造的验证和测试样本数据微调训练得到LSTM?RNN模型参数，通过进一步修正模型参数来提高模型精度，将该修正后的LSTM?RNN模型作为空气污染物浓度预报模型；最终将预处理后的目标城市较长时间内的空气污染物浓度数据作为LSTM?RNN模型的输入数据，模型输出得到当前或未来某一时刻的空气污染物浓度的预报结果。