論文の概要: Air Quality PM2.5 Index Prediction Model Based on CNN-LSTM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11215v1
• Date: Fri, 15 Aug 2025 04:46:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-18 14:51:23.749751
• Title: Air Quality PM2.5 Index Prediction Model Based on CNN-LSTM
• Title（参考訳）: CNN-LSTMに基づく大気質PM2.5指数予測モデル
• Authors: Zicheng Guo, Shuqi Wu, Meixing Zhu, He Guandi,
• Abstract要約: ハイブリッドCNN-LSTMアーキテクチャに基づく空気品質PM2.5指数予測モデルを提案する。 このモデルは、局所空間特徴抽出のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と、時系列データにおける時間的依存関係をモデル化するためのLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークを効果的に組み合わせている。 実験の結果,5.236の根平均二乗誤差(RMSE)が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2796197251957245
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the intensification of global climate change, accurate prediction of air quality indicators, especially PM2.5 concentration, has become increasingly important in fields such as environmental protection, public health, and urban management. To address this, we propose an air quality PM2.5 index prediction model based on a hybrid CNN-LSTM architecture. The model effectively combines Convolutional Neural Networks (CNN) for local spatial feature extraction and Long Short-Term Memory (LSTM) networks for modeling temporal dependencies in time series data. Using a multivariate dataset collected from an industrial area in Beijing between 2010 and 2015 -- which includes hourly records of PM2.5 concentration, temperature, dew point, pressure, wind direction, wind speed, and precipitation -- the model predicts the average PM2.5 concentration over 6-hour intervals. Experimental results show that the model achieves a root mean square error (RMSE) of 5.236, outperforming traditional time series models in both accuracy and generalization. This demonstrates its strong potential in real-world applications such as air pollution early warning systems. However, due to the complexity of multivariate inputs, the model demands high computational resources, and its ability to handle diverse atmospheric factors still requires optimization. Future work will focus on enhancing scalability and expanding support for more complex multivariate weather prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: 気候変動の激化に伴い、大気質指標、特にPM2.5濃度の正確な予測は、環境保護、公衆衛生、都市管理などの分野でますます重要になっている。 そこで本研究では,ハイブリッドCNN-LSTMアーキテクチャに基づく空気質PM2.5指数予測モデルを提案する。 このモデルは、局所空間特徴抽出のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と、時系列データにおける時間的依存関係をモデル化するためのLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークを効果的に組み合わせている。 PM2.5濃度、温度、露点、圧力、風向き、風速、降水量の時間毎の記録を含む、2010年から2015年にかけて北京の工業地帯から収集された多変量データセットを用いて、平均PM2.5濃度を6時間間隔で予測する。 実験の結果,5.236の根平均二乗誤差(RMSE)が得られた。 これは、大気汚染早期警報システムのような現実世界の応用において、その強い可能性を示している。 しかし、多変量入力の複雑さのため、モデルは高い計算資源を必要とし、多様な大気要因を扱う能力は依然として最適化が必要である。 今後は、スケーラビリティの向上と、より複雑な多変量気象予報タスクのサポート拡大に注力する予定である。

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