【源码】基于PyTorch框架的空气质量预测系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架构建的空气质量预测系统，借助历史空气质量数据，运用深度学习模型预测未来的空气质量指数（AQI）。系统涵盖数据预处理、模型训练、验证和测试等环节，采用多任务回归模型对多区域的空气质量数据进行预测。

项目的主要特性和功能

数据预处理

• 数据清洗：去除噪声和异常值，保证数据质量。
• 归一化：对数据进行归一化处理，以适配模型训练。
• 数据集创建：生成合理分割的训练集、验证集和测试集。

模型定义与训练

• 模型选择：定义多种深度学习模型，包括简单神经网络模型与复杂的循环神经网络（RNN）模型。
• 优化器与损失函数：使用Adam优化器和均方误差损失函数开展模型训练。
• 多任务监督：训练时对各数据集分别计算损失并累加，提升模型性能。

模型测试与评估

• 性能测试：有测试函数用于测试模型性能，计算预测的空气质量指数。
• 结果可视化：绘制训练过程中的损失变化图像，展示模型训练效果。

安装使用步骤

1. 已下载项目所有源码文件到本地。
2. 确保已安装Python、PyTorch等必要环境和依赖库。
3. 执行question_three.py或question_three_v1.py，开启模型训练和测试过程。
4. 训练结束后，可通过绘制的损失图像或打印的预测结果评估模型性能。

注意：代码中部分功能（如绘图和模型保存）被注释，若需要请取消注释并调整代码。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】