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基于经验模态分解的GRU神经网络在地表监测点PM2.5浓度预测中的应用( PM2.5 Concentration Forecasting at Surface Monitoring Sites Using GRU Neural Network Based on Empirical Mode Decomposition )
G Huang X Li B Zhang J Ren
霾的主要成分是颗粒物(PM)2.5。如何探索PM2.5浓度变化规律，是空气质量预测预报的主要内容。结合PM2.5浓度序列的临时性和非线性等特点，目前越来越多的深度学习方法被应用于PM2.5预测，但大多忽略了时间序列的非平稳性，导致模型预测精度较低。针对这一问题，本文提出了一种基于经验模式分解的门控递归单元神经网络（EMD-GRU）集成预测PM2.5浓度的方法。该方法首先利用经验模态分解(EMD)对PM2.5浓度序列进行分解，然后将分解后得到的多个平稳子序列和气象特征依次送入构建的GRU神经网络进行训练和预测。最后将预测输出的子序列相加，得到PM2.5浓度的预测结果。实例预测结果表明，与单一GRU模型相比，EMD-GRU模型的RMSE降低了44%，MAE降低了40.82%，SMAPE降低了11.63%。
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