融合自注意力和时空卷积网络的空气质量预测方法
摘要：准确预测空气质量对人体健康和社会环境治理具有积极影响.选取北京市35个监测站点自2019年2月1日至2020年1月31日的逐小时空气质量监测数据与气象数据,利用最大信息系数(Maximum Information Coefficient,MIC)对多个监测站点进行空间相关性分析,并通过升降维的卷积方式进行特征提取与信息整合,得到具有时空相关性的输入特征信息;构建融合自注意力(Self-Attention,SA)的时空卷积网络模型(Spatiotemporal Convolutional Network-Self-Attention,STCN-SA),对选定的中心站点进行未来1 h的PM2.5质量浓度预测.结果表明:与常见的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和长短期记忆网络(Long Short-...
关键词：
环境工程学空气质量预测PM2.5质量浓度时空相关性自注意力时间卷积网络
分类号：
X513(大气污染及其防治)
资助基金：
江西省教育厅科技计划项目 ( GJJ190450 ) 江西省教育厅科技项目 ( GJJ180484 )
在线出版日期：
2024-02-01 （万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
页数：
10
(4580-4589)
英文信息
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