基于TCN的PM2.5浓度预测模型

作为大气污染主要因素之一的可吸入颗粒物PM_2.5严重影响人类的健康,受到广泛的关注。科学高效地预测PM_2.5有利于人类提前做好防护措施,保护自身安全。为此设计了基于时域卷积神经网络的PM_2.5浓度预测模型,选取中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台的数据,对陕西省西安市的PM_2.5浓度进行了预测,并对预测结果进行分析。与长短时记忆神经网络和门控循环单元模型进行对比实验,结果表明时域卷积神经网络在预测PM_2.5浓度中具有较好的性能。