[发明专利]基于全连接和LSTM神经网络的空气污染预测建模算法

摘要

本发明涉及空气污染物监测技术领域，具体为基于全连接和LSTM神经网络的空气污染预测建模算法，包括若干个全连接层，其中全连接层包括首部设计的排列、输入层和尾部设计的输出层，且所述全连接层的中部设置若干个基本连接层，每个基本连接层包括若干个基本单元，基本单元之间形成闭环，全连接层上下连接形成LSTM可扩展的多层互联算法。通过全连接网络的设计能够让用户以及使用者根据实际使用的神经网络通过设置设置参数来控制生成多个基本单元，进而实现网络整体的实现并加速，通过LSTM网络的设计能够让处理数据稳定且数据不易丢失，在额外设计的误差控制以及优化算法的作用下，实现整个网络质量的有效提升。