使用自适应残留Bi-LSTM与金字塔扩张和最佳加权特征选择的增强空气质量预测

科学领域:

• 环境科学 环境科学
• 计算机科学 计算机科学
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 空气质量监测对于工业和城市地区至关重要.
• 当前传感器性能下降,导致不准确的污染数据.
• 开发具有成本效益和准确的空气质量预测是至关重要的.

研究的目的:

• 为有效的空气质量预测和评估提出一个深度学习网络.
• 为了提高传感器的准确性和解决环境空气质量问题.
• 提高空气质量数据的分类性能.

主要方法:

• 从相关来源收集数据,用于空气质量预测.
• 使用改进的Gannet优化算法 (IGOA) 进行加权特征选择.
• 使用具有金字塔扩展的自适应残留Bi-LSTM网络 (ARBi-LSTM-PD) 的分类,由IGOA优化.

主要成果:

• 拟议的模型实现了95.175%的精度和87.2%的精度率.
• IGOA战略优化了ARBi-LSTM-PD参数,提高了分类.
• 与传统的空气质量预测模型相比,该模型表现出卓越的性能.

结论:

• 开发的深度学习模型有效地预测和评估空气质量.
• 新的特征选择和分类方法显著提高了预测准确性.
• 这种方法为环境空气质量挑战提供了可靠的解决方案.