基于深度学习的乌鲁木齐市空气质量预测研究

作　　者： 廖明洋；窦燕

摘　　要： 乌鲁木齐市位于中国西北部，天山山脉北麓，是新疆维吾尔自治区重要的经济文化和交通中心。准确的预测乌鲁木齐市的空气质量是控制市民在污染物中的暴露程度、降低健康和经济风险的关键。本文收集乌鲁木齐市 2013 年—2024 年空气质量以及五种污染物数据，建立了一种融合减法优化器算法（Subtraction-Average-Based Optimizer, SABO）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和长短时记忆神经网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的混合深度学习预测模型对乌鲁木齐市的空气质量指数（air quality index，AQI）进行预测，结果表明本模型的均方根误差（Root Mean Squared Error， RMSE）为 9.12、平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）为 0.105 以及可决系数（R-squared）为 0.92，模型性能良好。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-01