基于Prophet-LightGBM的PM2.5浓度预测模型OA
PM2.5 Concentration Prediction Model Based on Prophet-LightGBM
近年来,PM2.5污染问题日益突出,对人们的身体健康和环境质量造成了严重影响,建立准确的PM2.5浓度预测模型对于污染防治和空气质量管理具有重要意义.针对PM2.5时间序列的非线性、高噪声、不平稳特征提出一种将Prophet模型和LightGBM模型相结合的组合模型.为了验证模型的有效性,以兰州市PM2.5浓度数据为例,对比分析了Prophet-LightGBM模型和其他4种预测模型及其在不同季节下的预测效果.结果表明,Prophet-Light…查看全部>>
In recent years,the issue of PM2.5 pollution has become increasingly prominent,causing serious impacts on people's physical health and environmental quality.Therefore,establishing an accurate PM2.5 concentration prediction model is of great significance for pollu-tion prevention and air quality management.A combined model combining Prophet model and LightGBM model is proposed to address the non-linear,high noise,and non-stationary characteristics of PM2.5 ti…查看全部>>
高洁如;魏霖静;李玥;王开翔
甘肃农业大学 信息科学技术学院,甘肃 兰州 730070甘肃农业大学 信息科学技术学院,甘肃 兰州 730070甘肃农业大学 信息科学技术学院,甘肃 兰州 730070兰州市生态环境信息中心,甘肃 兰州 730031
计算机与自动化
PM2.5浓度预测Prophet模型LightGBM模型组合模型
PM2.5 concentration predictionProphet modelLightGBM modelcomposite model
《软件导刊》 2024 (7)
144-152,9
科技部国家外专项目(G2022042005L)
评论