基于LSTM的北京空气质量预测实验
运用LSTM神经网络模型预测北京空气质量，以气象及空气质量历史数据训练模型，提供改善空气质量的参考。
LSTM模型：
- 输入、隐藏、输出层结构设计
- 超参数配置（时间步长、隐藏层神经元、学习率等）
- 使用训练集训练模型
评估与调优：
- 测试集评估，计算预测与实际值的误差
- 根据评估结果调整模型结构或超参数以提升准确性
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