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大气污染物浓度数据具有时序性和非线性的特点,针对时间序列数据中的异常值和缺失值问题,进行异常值和缺失值预处理对长短时记忆神经网络(LSTM)预测精度的影响分析.利用箱线图法判别数据序列中的异常值,以均值替换法、回归插补法和多重插补法进行缺失值的预处理,分别利用原始数据序列和不同预处理方法得到的数据序列,对多变量输入LSTM神经网络的大气污染物预测精度进行对比分析.实验结果表明,三种预处理方法均可明显改善LSTM模型的预测精度,多重插补法精度最高.  相似文献   
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为了实现对存储在云端空气质量数据的管理与实时可视化展示,构建了一个基于Spring Boot的云端数据监控与可视化系统.系统为B/S架构,采用Spring Boot框架搭建后端微服务实例,使系统的配置与监控变得简单.Vue.js框架实现前端页面开发.使用Axios插件封装的Ajax技术来实现数据交互,实现前后端连接与逻辑交互同时,减少服务器开销与响应.本系统通过云端数据库可以查询到11种空气成分信息,包括:PM1.0、PM2.5、PM10、CO、CO2、NO、NO2、O3、SO2、甲醛、TVOC,除此之外还监测包括温度、湿度、风速、坐标,时间等其他相关属性.实现了数据监控下载、报警管理、百度地图可视化多个功能.程序将部署在阿里云端,方便用户远程访问web项目.其中Spring Boot框架与Vue的结合实现了系统的前后端分离,使系统具有良好的稳定性、实时性与高效性.  相似文献   
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