0 引言

    隨著社會(huì)的發(fā)展和生活質(zhì)量的提高，人們不再是關(guān)注溫飽問(wèn)題，更多地開(kāi)始關(guān)注健康問(wèn)題。被污染了的空氣會(huì)給人類健康帶來(lái)危害，特別是在人口稠密的地區(qū)^[1]。空氣質(zhì)量是一個(gè)十分復(fù)雜的現(xiàn)象，會(huì)受到許多因素的影響^[2]。空氣質(zhì)量能夠通過(guò)計(jì)算空氣中的污染物來(lái)反映空氣污染的嚴(yán)重程度，通常用空氣質(zhì)量指數(shù)(Air Quality Index，AQI)來(lái)進(jìn)行定量描述。有效的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)能夠?yàn)槿藗兲峁┘皶r(shí)的空氣質(zhì)量警報(bào)，能夠使政府部門及時(shí)干預(yù)高污染事件，能夠提醒人們是否適宜進(jìn)行戶外活動(dòng)。嚴(yán)重的空氣污染不僅會(huì)影響人們的生活，更會(huì)影響人們的生命健康^[3]。準(zhǔn)確地進(jìn)行空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)對(duì)國(guó)家、政府、民眾來(lái)說(shuō)都是一件重要的事。

    空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性，如果忽視這一因素，會(huì)導(dǎo)致對(duì)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的預(yù)處理不夠充分并且預(yù)測(cè)精度不夠高，所以本文提出季節(jié)調(diào)整的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。本文首次將二元混沌烏鴉搜索算法(Binary Chaotic Crow Search Algorithm，BCCSA)應(yīng)用于空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)，能夠更好地優(yōu)化非線性、非平穩(wěn)的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，并針對(duì)BCCSA存在的不足，提出3種改進(jìn)方法用以提高它的收斂速度。本文還將自注意力機(jī)制與深層長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long Short Term Memory，LSTM)相結(jié)合來(lái)預(yù)測(cè)經(jīng)過(guò)處理的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，能有效挖掘空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)中隱藏的時(shí)間序列信息，提高了方法的預(yù)測(cè)精度。現(xiàn)有的研究大多都是對(duì)空氣質(zhì)量進(jìn)行未來(lái)幾個(gè)小時(shí)的短期預(yù)測(cè)，而本文對(duì)空氣質(zhì)量進(jìn)行了未來(lái)24小時(shí)的預(yù)測(cè)，并且具有較高的精度。

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作者信息：

韋詩(shī)玥，徐洪珍

(東華理工大學(xué) 信息工程學(xué)院，江西 南昌330013)