[发明专利]基于python平台的LSTM神经网络来预测雾霾方法在审
| 申请号： | 201811367437.3 | 申请日： | 2018-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN109447373A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 许梦华;吴从秀;张斌;鲁东冉 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 包姝晴;徐雯琼 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于python平台的LSTM神经网络来预测雾霾方法，其特征在于，步骤包含：步骤1、获取历史天气数据；步骤2、历史天气数据的预处理；步骤3、将预处理完的历史天气数据集按照比例分为训练数据和测试数据；步骤4、使用python平台构造LSTM神经网络；步骤5、使用训练数据集训练LSTM神经网络；步骤6、使用训练完成的LSTM神经网络预测雾霾。本发明的主要目的在于提高雾霾预测的精度，在python平台搭建LSTM神经网络模型，只需选择超参、损失函数以及梯度下降算法，简便性和实用性都极其强。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 雾霾 天气数据 预处理 预测 神经网络模型 神经网络预测 训练数据集 测试数据 平台搭建 平台构造 损失函数 下降算法 训练数据 简便性 | ||
【主权项】：
1.一种基于python平台的LSTM神经网络来预测雾霾方法，其特征在于，步骤包含：步骤1、获取历史天气数据；步骤2、历史天气数据的预处理；步骤3、将预处理完的历史天气数据集按照比例分为训练数据和测试数据；步骤4、使用python平台构造LSTM神经网络；步骤5、使用训练数据集训练LSTM神经网络；步骤6、使用训练完成的LSTM神经网络预测雾霾。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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