学术通讯: 基于长短期记忆和人工神经网络的聊城市臭氧浓度预测

　　近日，黄河学研究院研究员、地理与环境学院郭庆春副教授在《Scientific Reports》发表题为《Assessing the effectiveness of long short-term memory and artificial neural network in predicting daily ozone concentrations in Liaocheng City》的学术论文。

　　该论文的具体目标是准确预测聊城市臭氧浓度。该研究借助长短期记忆和人工神经网络方法分析了不同时间窗口对聊城市臭氧浓度的影响，然后使用聊城市2014-2022年数据构建了深度学习模型，并且与观测值进行了对比分析，最后运用该模型对2023年臭氧浓度进行了预测。该论文的研究结果对聊城市空气质量预测、保障公众的身体健康和生态环境的可持续发展具有重要意义。

　　（黄河学研究院  整理）