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19.4 空气质量预测

19.4 实现空气质量预测⚓︎

以下为本小节目录，详情请参阅《智能之门》正版图书，高等教育出版社。

19.4.1 提出问题⚓︎

大气污染治理问题迫在眉睫，否则会严重影响人类健康。如果能够根据当前的空气质量条件和气象条件，预测未来几个小时的空气质量，就会为预警机制提供保证，以提醒人们未来几小时的出行安排。

用当前时刻的数据来预测未来的数据，也是循环神经网络的重要功能之一，它与前面学习的回归问题的重要区别在于：假设在[0,1]区间内，给定任意x值，预测y值，是属于普通的回归问题；而预测x>1时的y值，就属于循环神经网络的预测范畴了。

19.4.2 准备数据⚓︎

19.4.3 训练一个回归预测网络⚓︎

19.4.4 几个预测时要注意的问题⚓︎

代码位置⚓︎

ch19, Level4

如果想改变数据集，可以修改SourceCode/Data/ch19_PM25.py，来重新生成数据集。

思考和练习⚓︎

  1. 把预测值还原为真实值后，再计算准确度，看看数值会是多少？
  2. 做分类预测时，把max_epoch的数值变大，看看是否可以得到更好的效果？
  3. 分别调整隐层神经元数num_hidden、时间步数num_step，并仍旧预测8、4、2、1小时的数据，看看结果是否有变化？
  4. 不删除原始数据中的年、月、日、时、雨、雪等字段，看看对训练效果的影响如何。

参考文献⚓︎

[1] Liang, X., Zou, T., Guo, B., Li, S., Zhang, H., Zhang, S., Huang, H. and Chen, S. X. (2015). Assessing Beijing's PM2.5 pollution: severity, weather impact, APEC and winter heating. Proceedings of the Royal Society A, 471, 20150257.