基于CNN-LSTM的鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)大氣污染物時(shí)空預(yù)測(cè)

摘要： 為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)大氣污染物濃度的變化趨勢(shì)，基于2020年1月1日-2024年4月6日鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)77個(gè)環(huán)境空氣質(zhì)量自動(dòng)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)（36個(gè)國(guó)控點(diǎn)和41個(gè)省控點(diǎn)）的主要大氣污染物逐日監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，通過空間可視化技術(shù)，探討了該區(qū)域2020-2023年主要大氣污染物的時(shí)空演化特征；在已有先驗(yàn)知識(shí)的基礎(chǔ)上，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型，構(gòu)建了鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)的主... （共11頁）