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申请/专利权人：南京师范大学
摘要：本发明提出了一种基于时空图卷积网络的空气质量预测方法，具体步骤如下：一、获取空气质量数据、网格气象数据以及兴趣点POI：POIDataFeatureMap数据；二、对收集到的异构数据进行一致性检查、异常值检测处理和缺失值填充；三、利用多源数据融合方法提出了多维网格特征图的构造方法，将不同类型的数据转换为网格图层；四、构建融合注意力机制的时空图卷积网络预测模AE‑STGCN；时空卷积块中的时空卷积层用于提取空气质量数据中的时空特征；用全连接层对数据维度进行整合；五、将空气质量多通道图像数据输入至训练好的预测模型，得到各检测站点的大气浓度污染物浓度变化情况。本发明综合考虑了多种空气质量影响因素的空间特征和时间特征，预测更加全面和准确。
主权项：1.一种基于时空图卷积网络的空气质量预测方法,其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：收集待检测地区的空气质量数据、网格气象数据和POI数据；步骤2：进行数据预处理，包括检查数据测量单位的一致性、检测站点信息一致性、时间序列连续性；步骤3：进行多源数据融合，生成多维网格特征图；步骤4：构建融合注意力机制的时空图卷积网络预测模型AE-STGCN，将历史数据的多维网格特征图作为模型输入进行训练；步骤5：利用训练好的模型对未来空气质量进行预测，得到大气浓度污染物浓度变化预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京师范大学 一种基于时空图卷积网络的空气质量预测方法
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