集成CNN-LSTM预测模型的空气质量可视化平台

作     者：刘媛媛 曹宇飞 LIU Yuanyuan;CAO Yufei

作者机构：运城学院数学与信息技术学院山西运城044000 

基　　金：运城学院应用研究项目(YQ-2020019) 

出 版 物：《信息技术与信息化》 (Information Technology and Informatization)

年 卷 期：2022年第4期

页      码：19-22页

摘      要：针对目前空气质量可视化平台预测模型集成度低,且一般不以站点为目标进行空气质量预测的问题,设计并开发了一套集成CNN-LSTM预测模型的空气质量可视化系统。系统主要基于Python语言,采用Echarts可视化框架,并使用Ajax进行数据渲染,实现了实时数据展示、站点详细数据展示、未来12h AQI预测及出行建议等功能模块。其中预测模块集成了基于CNN-LSTM的空气质量预测模型,以运城市5个国控站点为例,分别进行了小时粒度上的AQI预测,为民众的出行提供更加精准的指导和建议。

主 题 词：可视化 空气质量预测 CNN LSTM 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 07[理学] 081104[081104] 08[工学] 070602[070602] 0706[理学-大气科学类] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-9528.2022.04.004

馆 藏 号：203111439...