[发明专利]一种基于ST-CCN-PM2.5的PM2.5浓度细粒度预测方法在审

专利信息
申请号: 202111428869.2 申请日: 2021-11-27
公开(公告)号: CN113962489A 公开(公告)日: 2022-01-21
发明(设计)人: 林绍福;赵俊杰;张羽民;李建强;刘希亮 申请(专利权)人: 北京工业大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08;G06Q50/26
代理公司: 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 代理人: 沈波
地址: 100124 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于ST‑CCN‑PM2.5的PM2.5浓度细粒度预测方法,该方法从与目标站点空间强相关的站点数据中挖掘时空依赖特征,以提升PM2.5的单步预测精度。对采集到的空气污染物及气象数据进行了插值处理、特征选择、数据扩充等预处理。利用相关性分析及空间注意力机制,提取融合与目标站点空间强相关的站点信息;采用基于时间注意力的膨胀卷积网络,优化了输入数据窗口大小并扩展了预测覆盖的时域范围。然后基于ST‑CCN‑PM2.5模型进行了相关性阈值、数据归一化、数据集划分等超参数调优的实验以辅助优化模型。最后将多站点数据集用于对该模型的训练。本发明克服了传统RNN模型的梯度问题、复杂体系结构等弊端,为PM2.5浓度细粒度预测提供了一个开放研究框架。
搜索关键词: 一种 基于 st ccn pm2 浓度 细粒度 预测 方法
【主权项】:
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