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申请/专利权人：厦门海洋职业技术学院;河北科技大学

摘要：本申请适用于空气质量指数技术领域，提供了基于CNN‑AGU的空气质量指数预测方法及装置，该基于CNN‑AGU的空气质量指数预测方法包括：获取预设时间内的空气质量指数和空气质量指数的影响因素，对空气质量指数和影响因素进行数据预处理，得到构建好的时间序列输入数据；基于卷积神经网络、门控循环单元和注意力机制建立空气质量指数预测模型；将构建好的时间序列输入数据输入空气质量指数预测模型，得到空气质量指数的预测值。本申请能够高效提取空气质量指数和空气质量指数影响因素的特征，得到更加准确的空气质量指数的预测值。

主权项：1.一种基于CNN-AGU的空气质量指数预测方法，其特征在于，包括：获取预设时间内的空气质量指数和所述空气质量指数的影响因素，对所述空气质量指数和所述影响因素进行数据预处理，得到构建好的时间序列输入数据；基于卷积神经网络、门控循环单元和注意力机制建立空气质量指数预测模型；将所述构建好的时间序列输入数据输入所述空气质量指数预测模型，得到空气质量指数的预测值；所述预测模型包括CNN层、AGU层和输出层；所述CNN层用于提取并输出所述输入数据的数据特征；所述AGU层基于所述数据特征对数据进行预测，得到预测结果；所述输出层用于输出所述预测结果；所述AGU层的数据处理函数为：ht＝zt·ht-1+1-zth′t其中，zt＝σWz*[ht-1,xt]+bz，zt为更新门的输出结果，σ为sigmoid激活函数，Wz为更新门的权重，bz为更新门的偏置，xt为当前节点的输入向量，ht-1为上一个节点传递下来的隐藏状态，ht′＝tanhUt*[DAM·ht-1,xt]+bt，DAM＝tanhrt，bt为预设偏置，rt为重置门的输出结果，rt＝σWr*[ht-1,xt]+br，Wr为重置门的权重，br为重置门的偏置，Ut＝softmaxαt，αt＝σWα*[ht-1,xt]+bα，其中，Ut为注意力概率分布，αt为xt和ht-1之间的匹配度，Wα为αt的权重，bα为αt的偏置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 厦门海洋职业技术学院 河北科技大学 基于CNN-AGU的空气质量指数预测方法及装置