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碳达峰背景下对空气污染的预测与防控
作者机构：安徽财经大学统计与应用数学学院 安徽财经大学金融学院
出 版 物：《云南民族大学学报(自然科学版)》 (Journal of Yunnan Minzu University(Natural Sciences Edition))
年 卷 期：2025年
学科分类：07[理学] 070602[理学-大气物理学与大气环境] 0706[理学-大气科学]
基 金：国家社会科学基金年度项目(22BTJ048) 安徽省高等学校省级一流课程"高等数学"(项目编号:2021xxkc002)
摘 要：针对空气污染的预测与防控。首先利用斯皮尔曼相关系数法，筛选与PM2.5高度相关的变量作为主要影响因素，得到PM10、CO、NO2、SO2、平均气温等5个因素影响较大；其次通过多元回归与滞后效应结合，分析5种因素对PM2.5浓度的影响程度值；再次运用LSTM神经网络构建PM2.5浓度多步预测模型，设定训练集和预测集，利用评估指标验证模型精度，结果显示预测与实际拟合度较高，从而对未来12天的PM2.5浓度给出预测结果。研究得出：模型能大幅提高预测准确度，有助于控制污染以改善空气质量。
