so2-prediccion:一个用于环境保护和人群健康的AI项目资料库

空气质量预测 用于照顾环境和人口健康的人工智能项目的资料库：智利工业区空气污染关键事件的预测模型。 该模型是在具有Tensorflow-GPU后端的Keras中开发的，具有以下特征： LSTM +致密层模型，根据最近的文献来解决多元时间序列预测问题。 模型的输出考虑了n_classes个神经元中连续变量的离散化，其中每个神经元返回结果的概率（softmax）。 允许您动态更改网络结构以及输入/输出数据的配置文件 不同的输入变量可能会暂时不同步，并且代码可以重新采样并同步数据以产生滞后和升压。 训练和测试数据集按时滞/增强比例分为时间上不相关的随机块，以避免偏差/过度拟合。 GPU训练比CPU快约10倍（i7CPU与TitanX）。 内容和说明 /配置 用于训练，测试和推断的配置文件。 它们为JSON格式，并且必须至少生成3个文件： data.json：包含输入数据文件及其字段