[发明专利]一种基于LSTM-GCN的臭氧预测方法

摘要

本发明揭示了一种基于LSTM‑GCN的臭氧预测方法，包括如下步骤，通过长短期记忆网络LSTM得到观测点的隐状态，将每个观测点的隐状态构造成图，作为图卷积神经网络GCN的输入，得到所有观测点加权后的隐状态，最后通过线性网络得出预测结果。本发明的方法结合了邻居观测点来辅助目标观测点预测臭氧数据。LSTM网络能起到很好的时序预测作用，GCN能很好地汇聚周遭观测点对目标观测点的影响，借此辅助预测目标观测点的臭氧含量，二者结合能够更加准确地对目标观测点的臭氧含量做出预测，为臭氧污染问题的控制和监管供科学依据，为环保相关部门和政府治理部门制订相关决策提供科学合理的理论基础和预测方法。