一种基于多维要素大气PM2.5浓度预测方法
文献类型：专利
| 作者 | 田莉; 王振波; 刘希亮 |
| 发表日期 | 2022-12-23 |
| 专利号 | CN202211273842.5 |
| 著作权人 | 中国科学院地理科学与资源研究所. |
| 国家 | 中国 |
| 英文摘要 | 本发明公开了一种基于多维要素大气PM2.5浓度预测方法，本方法对采集到的多站点空气污染物及气象数据进行了数据插值、特征选择等预处理作为模型输入；采用相关性分析、卷积神经网络与空间注意力机制，提取与目标站点空间强相关的站点信息；融合时间注意力机制和堆叠膨胀卷积进行时间依赖特征的提取。然后进行了模型学习率、膨胀卷积内核、滑动窗口等超参数调优实验以辅助优化模型。最后将多维特征数据集用于对该模型的训练，得出对目标站点PM2.5浓度的精确化预测值。本发明克服了RNN变种模型在时序预测中存在的梯度问题、复杂体系结构等弊端，且为PM2.5浓度细粒度预测提供了一个开放研究框架。 |
| 公开日期 | 2022-12-23 |
| 申请日期 | 2022-10-18 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/190569]  |
| 专题 | 千烟洲站森林生态系统研究中心_专利、软件、成果转化 |
| 作者单位 | 中国科学院地理科学与资源研究所. |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 田莉,王振波,刘希亮. 一种基于多维要素大气PM2.5浓度预测方法. CN202211273842.5. 2022-12-23. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。