[发明专利]基于长短期记忆神经网络的生物气溶胶浓度预测方法

摘要

本发明公开一种基于长短期记忆神经网络的生物气溶胶浓度预测方法，首先，整合多源异构数据集，包括过去时刻空气质量数据集、气象数据集和生物气溶胶采样数据集；其次，将整合后的数据集转换为监督学习的数据格式，并且划分数据集为训练集和测试集；再次，将训练集的数据作为输入，利用长短期记忆神经网络进行训练，提取数据的隐藏特征；最后，在测试集上实现生物气溶胶的浓度预测，并与真实数据进行比对，验证模型的有效性。本发明通过对生物气溶胶自身采样数据及对影响生物气溶胶的各种影响因子（空气质量数据、气象数据等）进行综合分析和处理，实现对其浓度的精准预测。