基于×LSTM模型的空气质量指数分析与预测

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空气污染是全球范围内日益严重的环境问题之一，严重影响人们的身体健康和日常生产生活。若能精准地分析和预测空气质量指数，则可以对空气污染治理产生积极的作用。由于空气质量指数数据具有不稳定性、随机性和连续性，基于传统神经网络的空气质量指数预测模型无法获取高维度动态序列关系从而无法正确预测。xLSTM模型可以通过矩阵LSTM（MatrixLSTM，mLSTM）并行处理高维度、标量LSTM（ScalarLSTM，sLSTM）细粒度处理动态序列的方式，解决了传统神经网络无法获取高维度动态序列关系的问题。（剩余3645字）