本实验旨在利用LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)神经网络模型,对北京市的空气质量进行预测。通过历史的气象和空气质量数据,训练LSTM模型,以便在未来时间点预测北京市的空气质量水平,从而提供有关空气质量改善措施的预测参考。**LSTM模型构建:**- 设计LSTM神经网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层,根据数据特点和预测目标进行合适的设置。- 配置LSTM模型的超参数,如时间步长、隐藏层神经元数量、学习率等。- 使用训练集数据对LSTM模型进行训练,通过反向传播算法更新模型参数,优化模型性能。**模型评估与调优:**- 使用测试集数据对训练好的LSTM模型进行评估,计算预测结果与真实值之间的误差指标(如均方根误差、平均绝对误差等)。- 根据评估结果进行模型调优,可能调整模型结构或超参数,以提高预测准确性。
属性字段 | 简要说明 |
No | 行号 |
year | 此列中数据的年份 |
month | 此列中数据的月份 |
day | 此列中数据的几号 |
hour | 此行中数据的小时 |
pm2.5 | PM2.5浓度 |
DEWP | 露点温度 |
TEMP | 对应时刻的温度 |
PRES | 对应时刻的气压 |
cbwd | 组合风向 |
Iws | 累计风速 |
Is | 累计降雪时数 |
ls | 累计降雨时数 |
一、 数据处理
1.将日期时间信息合并为单个日期时间,以便可以将其用作Pandas 中的索引。
2.删除存在空值数据和标签属性行。
3.将数据集中的'pollution'列中的缺失值(NA)用 0 填充。
4.删除数据集中的前 24 行数据。
5.将数据集保存到名为'pollution.csv'的 CSV 文件中
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