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申请/专利权人：广西科技大学
摘要：本发明涉及环保技术领域，具体公开一种PM2.5浓度预测方法、装置及系统和存储介质，使用变分模态分解方法对PM2.5浓度序列进行分解，其中应用粒子群优化算法对VMD中的参数寻优，并结合观察中心频率确定参数，VMD能够深度提取序列在不同频率上的特征与信息，从而降低后续深度学习模型的拟合难度，提高模型的效率；将分解得到的若干个本征模函数分别输入长短期记忆网络进行拟合得到各分量的预测值，为进一步提高模型的预测精度，引用灰狼优化算法对各分量的权重进行重构优化，不断修正各分量对于预测结果的贡献，将权重与各分量预测结果对应相乘后相加，输出VMD‑LSTM‑GWO组合模型的预测值，从而解决解决PM2.5浓度数据波动变化信息的复杂性以及传统模型预测精度不高的问题。
主权项：1.一种PM2.5浓度预测方法，其特征在于，所述方法包括；对PM2.5浓度值时间序列数据进行变分模分解，得到多个分解序列，所述分解序列为本征模函数，在进行变分模分解时，以变分模分解中的包络熵为第一目标函数，包络熵最小值作为第一目标函数的目标值，利用粒子群优化算法确定变分模分解中的两个参数k和α，其中参数k用于界定对PM2.5浓度值时间序列数据进行变分模分解时所选取的模态数量，参考α用于确定各分解序列的频谱覆盖范围；将所述多个分解序列馈送至LSTM网络模型中得到各分解序列的预测值；以各分解序列的预测值与PM2.5浓度真实值之间的均方误差作为目标函数，以均方误差最小值作为目标值，利用灰狼优化算法确定各分解序列的权重值；将各分解序列的权重值与预测值相乘后累加得到PM2.5浓度预测值。
全文数据：
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百度查询： 广西科技大学 一种PM2.5浓度预测方法、装置及系统和存储介质
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