“数据分析与计算专栏”主持人语

<正>中国大数据和人工智能技术正处于蓬勃发展阶段,先进模型算法不断涌现。本期专栏推出3篇论文,以大数据和人工智能应用为中心,面向工业界和学术界的应用场景,介绍前沿模型算法的相关应用案例。第1篇是张冬雯等撰写的《基于长短期记忆神经网络模型的空气质量预测》。这是一篇算法类的文章,主要针对当前空气质量预测研究中预测精度低、效率低、缺失时间因素等问题,从时间角度提出了一种简单的空气质量预测方法——LSTM神经网络模型,使用MAPE,RMSE,R,IA和MAE等指标检测LSTM神经网络与对比模型的预测性能。实验结果表明,LSTM神经网络可以适应多个变量或多输入的时间序列预测问题,具有预测精度高、速度快和鲁棒性较强等优点,使用LSTM神经网络进行空气质量预测可以有效提高预测的准确性。