一种适用于地下建筑空间的空气质量预测方法

本发明涉及一种适用于地下建筑空间的空气质量预测方法，属于数据预测领域。包括：S1、收集地下建筑空间内与空气质量相关的多源数据，对所述多源数据选取得到高特征变量，利用高特征变量构建数据集；S2、基于LSTM的预测模型使用长短期记忆网络建模时间序列数据，将数据集中的时间序列数据按照一定比例划分为测试集和训练集；S3、将训练集输入LSTM的预测模型，并利用改进的个体与集体学习平衡策略对LSTM的预测模型的学习率和隐藏单元数整定，对LSTM的预测模型训练，得到高性能的空气质量预测模型；S4、将测试集中的输入高特征变量输入高性能的空气质量预测模型，输出精确的目标污染物浓度，得到地下建筑空间的空气质量。