基于CEEMDAN-LSTM组合的兰州空气质量指数预测

doi:10.14182/J.cnki.1001-2443.2023.05.004

	基于CEEMDAN-LSTM组合的兰州空气质量指数预测
	赵煜; 韩旭昊
	2023-09-15
发表期刊	安徽师范大学学报(自然科学版)
卷号	46 期号:05 页码:433-439+447
摘要	针对兰州空气质量指数存在波动大和数据长期依赖性的问题，提出了一种基于CEEMDANLSTM组合的预测模型，并与EEMD-LSTM和LSTM模型进行了比较。首先采用CEEMDAN对兰州空气质量指数序列进行分解，然后使用LSTM神经网络预测得到各个分量，最后叠加各分量的预测值重构空气质量指数预测结果。实验结果表明，CEEMDAN-LSTM模型相比于LSTM模型和EEMD-LSTM模型，具有更小的预测误差和更高的预测精度。这得益于CEEMDAN方法的有效降噪和LSTM模型对长期依赖关系的强大处理能力。因此，该组合模型在兰州空气质量指数预测方面具有一定的实用价值。
关键词	兰州空气质量指数 LSTM神经网络 CEEMDAN模态分解
DOI	10.14182/J.cnki.1001-2443.2023.05.004
URL	查看原文
ISSN	1001-2443
语种	中文
原始文献类型	学术期刊
中图分类号	TP183;X51
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/35234
专题	统计与数据科学学院
通讯作者	赵煜
作者单位	兰州财经大学统计学院
第一作者单位	统计与数据科学学院
通讯作者单位	统计与数据科学学院
推荐引用方式 GB/T 7714	赵煜,韩旭昊. 基于CEEMDAN-LSTM组合的兰州空气质量指数预测[J]. 安徽师范大学学报(自然科学版),2023,46(05):433-439+447.
APA	赵煜,&韩旭昊.(2023).基于CEEMDAN-LSTM组合的兰州空气质量指数预测.安徽师范大学学报(自然科学版),46(05),433-439+447.
MLA	赵煜,et al."基于CEEMDAN-LSTM组合的兰州空气质量指数预测".安徽师范大学学报(自然科学版) 46.05(2023):433-439+447.

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基于CEEMDAN-LSTM组合的兰州空（97540KB）	期刊论文	作者接受稿	暂不开放	CC BY-NC-SA	请求全文