《表1 预处理后前五条数据》

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《基于深度学习的城市大气PM2.5浓度预测研究》

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对本数据集的具体操作为，将数据集中的年月日时信息修改为索引，删除PM2.5数据集中出现连续空值的时间段数据、将其余少量缺失数据填充为前一数据、修改数据集格式以便神经网络读取、将以小时为单位的数据每24小时的数据求平均值转换为以天为单位的数据、采用小波变换模极大值去噪法去除数据集的无用信息和异常值、对风向特征进行独热编码、进行归一化处理。经过预处理的数据集前五条数据如表1所示。