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本研究针对智慧城市中物联网设备依赖带来的电子废物与资源消耗问题，聚焦城市空气质量管理，提出了一种名为Ecosense的创新方法，通过整合双向堆叠LSTM和天气智能电网，实现了对城市空气质量的精准预测，为智慧城市可持续发展提供了有力支持
随着智慧城市的快速发展，物联网设备的广泛应用在提升城市生活品质和公共安全的同时，也带来了电子废物增加和资源过度消耗等挑战。为应对这些问题，研究人员提出了一种名为Ecosense的创新方法，通过整合双向堆叠LSTM（Bi-directional Stacked LSTM）和天气智能电网（Weather-Smart Grid, WSG），实现了对城市空气质量的精准预测。该方法不仅提高了预测精度，还降低了计算复杂度，为智慧城市空气质量管理提供了有力支持，研究成果发表在《BMC Research Notes》上。
研究背景
智慧城市（Smart City, SC）框架通过整合物联网（Internet of Things, IoT）设备，如传感器和执行器等，极大地提升了城市生活的智能化水平和公共安全。然而，这种高度依赖物联网设备的模式也带来了电子废物增加和资源消耗过大的问题。特别是在城市空气质量管理方面，随着城市化进程的加快，空气污染监测和管理的难度不断加大，迫切需要一种能够高效利用资源、精准预测空气质量的方法，以实现可持续的城市发展。
研究方法
研究人员提出了Ecosense方法，其核心是Ecosense模型，该模型基于双向堆叠LSTM（Bi-directional Stacked LSTM）和天气智能电网（Weather-Smart Grid, WSG）。模型通过整合历史空气污染物和气象数据，捕捉空气质量数据中的复杂时间依赖性和趋势。同时，模型设计了1小时预测模型，通过递归方式构建12小时预测，以实现高精度的实时预测。此外，模型还通过动态特征选择和时空相关性分析，进一步优化预测性能。
研究结果
模型架构与问题定义
Ecosense模型采用三阶段架构：第一阶段将天气智能电网（WSG）与传统智慧城市框架整合；第二阶段构建双向堆叠LSTM神经网络（BSLSTM NN）；第三阶段设计1小时预测模型并完成最终训练。该模型的目标是最大化空气质量预测精度（Maxacc）、最小化预测不确定性（Minun）、降低计算成本（MinCC）以及优化天气智能电网集成中的能源成本（MinEC）。
数据集构建与时空相关性分析
研究人员利用CityPlus智慧城市数据集，涵盖2015年至2020年印度多个城市的污染和气象数据。通过分析空气质量污染物（APCs）与气象因素（MFs）之间的时空相关性，模型能够精确选择输入特征，降低计算负担。
模型性能评估
Ecosense模型在多个实验中表现出色，与支持向量回归（SVR）、多层感知机（MLP）、循环空气质量预测器（RAQP）、Vlachogianni模型、长短期记忆网络（LSTM）、双向长短期记忆网络（BLSTM）和堆叠长短期记忆网络（SLSTM）等现有模型相比，预测精度显著提高。Ecosense模型的平均绝对误差（MAE）为0.10，均方误差（MSE）为0.08，且计算复杂度降低了25%。
研究结论与讨论
Ecosense模型通过整合双向堆叠LSTM和天气智能电网，为智慧城市空气质量预测提供了一种高效、精准的解决方案。该模型不仅提高了预测精度，还降低了计算成本，适用于实时应用。然而，模型在处理化学反应和自然灾害对空气质量影响方面存在局限性。未来研究方向包括整合新的数据源、开发混合模型以及与环境科学家合作，以进一步提升模型的预测能力和适应性。总体而言，Ecosense模型为智慧城市空气质量管理提供了重要的技术支撑，有助于推动城市环境可持续发展。
