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申请/专利权人：新疆大学
摘要：本发明公开了一种城市中未来PM2.5浓度预测方法及系统，包括：利用Pearson相关系数，构建PM2.5浓度与其它气体浓度、气象特征的相关系数矩阵，对输入变量之间的线性关系进行评估，确定LSTM网络模型和引入时空注意力机制的TCN组合模型输入特征；引入时空注意力机制，提取城市污染物浓度序列数据集中每一时间步之间的时间依赖关系以及每一时间步中的输入特征之间的关系；构建LSTM网络模型和引入时空注意力机制的TCN组合模型；利用所提出模型进行输入特征的提取和融合，进行模型训练参数调优后，以空气污染物浓度和气象数据作为训练好的预测模型输入进行预测，使用两个模型的均方根误差，进行自适应反比加权融合两个网络模型预测结果得到最终预测结果。装置包括：处理器和存储器。
主权项：1.一种城市中未来PM2.5浓度预测方法，其特征在于，所述方法包括：对城市区域内空气质量监测站和气象站的历史数据进行采集和分析，并进行数据预处理，建立时序关系的城市污染物浓度序列数据集；利用Pearson相关系数，构建PM2.5浓度与其它气体浓度、气象特征的相关系数矩阵，对输入变量之间的线性关系进行评估，确定LSTM网络模型和引入时空注意力机制的TCN组合模型输入特征；引入时空注意力机制，提取城市污染物浓度序列数据集中每一时间步之间的时间依赖关系以及每一时间步中的输入特征之间的关系；构建LSTM网络模型和引入时空注意力机制的TCN组合模型；利用所提出模型进行输入特征的提取和融合，进行模型训练参数调优后，以空气污染物浓度和气象数据作为训练好的预测模型输入进行预测，使用两个模型的均方根误差，进行自适应反比加权融合两个网络模型预测结果得到最终预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 新疆大学 一种城市中未来PM2.5浓度预测方法和系统
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