基于LSTM神经网络结构模型的北京空气质量预测实验报告含python程序源代码数据说明

本实验旨在利用LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）神经网络模型，对北京市的空气质量进行预测。通过历史的气象和空气质量数据，训练LSTM模型，以便在未来时间点预测北京市的空气质量水平，从而提供有关空气质量改善措施的预测参考。**LSTM模型构建：**- 设计LSTM神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层，根据数据特点和预测目标进行合适的设置。- 配置LSTM模型的超参数，如时间步长、隐藏层神经元数量、学习率等。- 使用训练集数据对LSTM模型进行训练，通过反向传播算法更新模型参数，优化模型性能。**模型评估与调优：**- 使用测试集数据对训练好的LSTM模型进行评估，计算预测结果与真实值之间的误差指标（如均方根误差、平均绝对误差等）。- 根据评估结果进行模型调优，可能调整模型结构或超参数，以提高预测准确性。

属性字段	简要说明
No	行号
year	此列中数据的年份
month	此列中数据的月份
day	此列中数据的几号
hour	此行中数据的小时
pm2.5	PM2.5浓度
DEWP	露点温度
TEMP	对应时刻的温度
PRES	对应时刻的气压
cbwd	组合风向
Iws	累计风速
Is	累计降雪时数
ls	累计降雨时数

一、   数据处理

1.将日期时间信息合并为单个日期时间，以便可以将其用作Pandas 中的索引。

2.删除存在空值数据和标签属性行。

3.将数据集中的'pollution'列中的缺失值（NA）用 0 填充。

4.删除数据集中的前 24 行数据。

5.将数据集保存到名为'pollution.csv'的 CSV 文件中

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