本文提出一种基于多尺度时空优化的空气质量预测方法(multi-scale spatial-temporal network for air quality prediction,MSSTN-AQP),结合空气质量系统中存在的长短期时间依赖关系和动态空间依赖性,提高长期空气质量预测的准确性。首先...本文提出一种基于多尺度时空优化的空气质量预测方法(multi-scale spatial-temporal network for air quality prediction,MSSTN-AQP),结合空气质量系统中存在的长短期时间依赖关系和动态空间依赖性,提高长期空气质量预测的准确性。首先,通过构建多尺度时空特征提取模块,从多源异构数据中提取时空特征。其次,构建动态空间特征提取模块。通过将图卷积网络与注意力机制进行有效结合,捕捉空气质量网络中的全局空间特征,用于对多种空间依赖关系的联合建模。最后,构建时间特征提取模块,对Transformer模型进行改进与优化。自适应时间Transformer模块主要用于模拟跨多个时间步长的双向时间依赖关系。此外,将上述时空特征提取模块进行有效集成化,构建端到端的空气质量预测模型。为了验证模型的有效性,在两个真实数据集中进行实验验证。实验结果表明,MSSTN-AQP在预测精度上更具优势,尤其是在长期的空气质量预测任务中优势更加明显。展开更多
文摘本文提出一种基于多尺度时空优化的空气质量预测方法(multi-scale spatial-temporal network for air quality prediction,MSSTN-AQP),结合空气质量系统中存在的长短期时间依赖关系和动态空间依赖性,提高长期空气质量预测的准确性。首先,通过构建多尺度时空特征提取模块,从多源异构数据中提取时空特征。其次,构建动态空间特征提取模块。通过将图卷积网络与注意力机制进行有效结合,捕捉空气质量网络中的全局空间特征,用于对多种空间依赖关系的联合建模。最后,构建时间特征提取模块,对Transformer模型进行改进与优化。自适应时间Transformer模块主要用于模拟跨多个时间步长的双向时间依赖关系。此外,将上述时空特征提取模块进行有效集成化,构建端到端的空气质量预测模型。为了验证模型的有效性,在两个真实数据集中进行实验验证。实验结果表明,MSSTN-AQP在预测精度上更具优势,尤其是在长期的空气质量预测任务中优势更加明显。
