Python基于TensorFlow实现BP和LSTM神经网络的空气质量预测并使用SHAP解释模型项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。

1.项目背景

随着工业化进程的加速和城市化的扩展，空气污染成为全球面临的主要环境问题之一。空气质量的好坏直接影响到人们的健康和生活质量，因此，准确预测空气质量对于环境保护和公共健康管理具有重要意义。本项目旨在利用深度学习技术，特别是基于TensorFlow框架构建的BP（Back Propagation）神经网络和LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络，来预测未来一段时间内的空气质量指数（AQI）。通过模型预测，可以提前采取措施减少污染物排放，改善空气质量。

利用BP神经网络和LSTM神经网络强大的非线性映射能力和时间序列数据处理能力，提高空气质量预测的准确性。通过预测未来的空气质量状况，政府和相关部门可以提前规划和实施有效的污染控制策略，如限制工业排放、增加绿化等。本项目的实施不仅有助于提升空气质量预测的科学性和准确性，也为推动环保事业的发展贡献了技术力量。

本项目通过Python基于TensorFlow实现BP和LSTM神经网络的空气质量预测并使用SHAP解释模型项目实战。

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

编号	变量名称	描述
1	Date	日期
2	Quality Level	质量等级
3	AQI Index	空气质量指数
4	Ranking	排名
5	PM2.5	细颗粒物浓度单位：μg/m³
6	PM10	可吸入颗粒物浓度单位：μg/m³
7	SO2	二氧化硫浓度单位：μg/m³
8	NO2	二氧化氮浓度单位：μg/m³
9	CO	一氧化碳浓度单位：μg/m³
10	O3	臭氧浓度单位：μg/m³

数据详情如下(部分展示)：

变量名词解释：

质量等级：

质量等级是对空气质量的整体评价，通常分为几个等级，每个等级对应一定的空气质量标准。常见的质量等级包括：

优：空气质量良好，对健康影响较小。

良：空气质量一般，对敏感人群可能有轻微影响。

轻度污染：空气质量较差，对敏感人群有明显影响。

中度污染：空气质量差，对所有人群有影响。

重度污染：空气质量非常差，对所有人群有严重影响。

严重污染：空气质量极其恶劣，对所有人群有极严重的健康风险。

空气质量指数：

空气质量指数是一个数值化的指标，用于描述空气污染的程度。AQI 的值范围从 0 到 500，数值越高表示污染越严重。常见的 AQI 分级如下：

0-50：优

51-100：良

101-150：轻度污染

151-200：中度污染

201-300：重度污染

301-500：严重污染

3.数据预处理

3.1 用Pandas工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：

关键代码：

3.2数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：

从上图可以看到，总共有9个变量，数据中无缺失值，共1025条数据。

关键代码：

3.3数据描述性统计

通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。

关键代码如下：

4.探索性数据分析

4.1 PM2.5变量分布直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：

4.2 相关性分析

从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下：

5.2 数据集拆分

把数据集划分为80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：

6.构建BP和LSTM神经网络回归模型

主要使用通过Python基于TensorFlow实现BP和LSTM神经网络的空气质量回归模型，用于目标回归。

6.1 构建模型

编号	模型名称	参数
1	BP神经网络回归模型	units=32
2	BP神经网络回归模型	epochs=100

编号	模型名称	参数
1	LSTM神经网络回归模型	units=96
2	LSTM神经网络回归模型	epochs=100

6.2 模型摘要信息

BP神经网络回归模型：

LSTM神经网络回归模型：

6.3 模型网络结构

BP神经网络回归模型：

LSTM神经网络回归模型：

6.4 模型训练集测试集损失曲线图

BP神经网络回归模型：

LSTM神经网络回归模型：

7.模型评估

7.1评估指标及结果

评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。

模型名称	指标名称	指标值
测试集
BP神经网络回归模型	R方	0.8761
	均方误差	58.0559
	解释方差分	0.8941
	绝对误差	5.4164

从上表可以看出，R方分值为0.8761，说明模型效果比较好。

关键代码如下：

模型名称	指标名称	指标值
测试集
LSTM神经网络回归模型	R方	0.9293
	均方误差	33.1359
	解释方差分	0.9303
	绝对误差	3.9159