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公开(公告)号:CN119884813A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202411838484.7
申请日:2024-12-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/15 , G06F18/27 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G01W1/02 , G16C20/20 , G16C20/70 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于SARIMA‑LSTM组合模型的空气质量指数预测方法,属于空气质量预报技术领域。首先,获取空气质量历史数据,包括AQI数据、污染物浓度数据、气象因素数据;其次,建立SARIMA模型,对AQI进行预测;再次,建立LSTM模型,对AQI进行预测;最后,基于时变权重法建立SARIMA‑LSTM组合模型,得到更准确的AQI预测值。相比于传统的预测方法,本发明在处理时间序列数据、捕捉非线性关系、提高鲁棒性和泛化能力、实现实时预测等方面具有显著优势。这些优点使得本发明在实际应用中具有更高的实用价值和预测精度。