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申请/专利权人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)

摘要：本发明的一种城市VOCs污染总量时序预测方法、系统、存储介质及设备，其方法包括：对总挥发性有机化合物监测数据预处理，使数据能嵌入投影，包含位置信息，其不仅包含年月日信息，还包含了节假日这些设定信息；先对得到数据进行卷积池化操作，降低冗余数据，在编码器中，通过稀疏全自注意力机制来生成注意力概率矩阵得到特征图，再将特征图输入重复一次，得到特征图，传入解码器；同时将数据截断一半输入，进行同样的操作，将两次得到的特征图拼接形成最终得到的特征图传入解码器；对数据进行掩盖处理，输入进解码器，解码器根据掩盖后的输入以及上一步得到的得到预测结果。本发明能够处理更长的时间序列，能更有效地提取时间序列的信息。

主权项：1.一种城市VOCs污染总量时序预测方法，其特征在于，通过计算机设备执行以下步骤，步骤1：对总挥发性有机化合物监测数据预处理，使数据能嵌入投影，包含位置信息，其不仅包含年月日信息，还包含了节假日信息；步骤2：先对得到的数据进行卷积池化操作，降低冗余数据，在编码器中，通过稀疏自注意力机制来生成注意力概率矩阵得到特征图，再将特征图输入重复一次，得到特征图，传入解码器；同时将数据截断一半输入，进行同样的操作，将两次得到的特征图拼接形成最终得到的特征图传入解码器；步骤3：对数据进行掩盖处理，输入进解码器，解码器根据掩盖后的输入以及上一步得到的得到预测结果；上述步骤1具体包括如下细分步骤1.1至1.2：1.1：获取总挥发性有机化合物监测数据；1.2：对数据进行预处理 其中，第一项是通过进行一维卷积，卷积长度＝3,步长＝1，将其映射到512维大小；第二项将嵌入输入信息的位置信息；第三项将加入时间信息与指定的设定信息；上述步骤2具体包括如下细分步骤2.1至2.9：2.1.将输入的数据X乘上权重矩阵Wq,Wk,Wv得到Q、K、V矩阵；2.2.设Q的维度为m*d,K的维度为n*d,V的维度为n*d,设u＝c*lnmU＝m*lnn，其中c为超参数；2.3从K矩阵中随机抽取U个点乘积作为2.4算出随机采样出的自注意力机制2.5计算分数2.6根据分数在Q中选出前u个query；2.7计算2.8计算S0＝meanV；2.9S＝{S1,S0}得到特征图S；2.10将数据进行池化，抽取出重要特征；2.11.重复一次2.1-2.10步骤，得到特征图F1；2.12将输入截断一半，取前半部分，重复2.1-2.10步骤，得到特征图F2；2.13最后将F1和F2拼接到一起形成F，得到最终特征图：F＝ConcatF1,F2。

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