空气质量预测 | Python实现基于LSTM长短期记忆神经网络的空气质量预测模型(tensorflow)

文章目录

      • 效果一览
      • 文章概述
      • 源码设计
      • 参考资料


效果一览

空气质量预测 | Python实现基于LSTM长短期记忆神经网络的空气质量预测模型(tensorflow)_第1张图片

空气质量预测 | Python实现基于LSTM长短期记忆神经网络的空气质量预测模型(tensorflow)_第2张图片

文章概述

空气质量预测 | Python实现基于LSTM长短期记忆神经网络的空气质量预测模型(Air Quality Prediction)
空气质量(air quality)的好坏反映了空气污染程度,它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。空气污染是一个复杂的现象,在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响。来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小是影响空气质量的最主要因素之一,其中包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业企业生产排放、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。

源码设计

 
 

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