基于WOA-BiLSTM模型的空气质量指数预测

刘英; 裴莉莉; 郝雪丽

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基于WOA-BiLSTM模型的空气质量指数预测

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空气质量预测工作对于人们的生活日常出行具有非常重要的意义.长短时记忆网络作为一种新型的深度学习循环神经网络,对于时间序列数据表现出良好的预测能力.但是针对神经网络模型在训练过程中一般凭借经验进行参数选择,训练周期长,预测精度低,结果不可靠的问题,本文提出了一种基于鲸鱼优化算法的双向长短时记忆网络模型,即WOA(whale optimization algorithm)-BiLSTM(bidirectional long short-term memory)模型.双向长短时记忆网络凭借其前向和后向的双向网络结构,能够加强序列数据信息的记忆能力,而WOA算法可以依据鲸鱼捕食时气泡网捕食的方法,协助BiLSTM模型在训练过程中找到最优的网络参数.将该模型用于陕西省AQI(air quality index)预测,并分别和BiLSTM、LSTM模型进行对比,发现本文提出的模型预测结果最好,MAE值为6.5433,R2值达0.9899.将该模型用于空气质量预测领域具有良好的理论和实践意义.

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来源
《计算机系统应用》 |2022年第10期|389-396|共8页
作者
刘英; 裴莉莉; 郝雪丽;
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作者单位

长安大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;大气污染及其防治;
关键词
深度学习; BiLSTM模型; 鲸鱼优化算法; 最优参数; 空气质量指数预测;

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