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基于时空图网络的区域污染物时空联合预测方法及装置

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本发明涉及一种基于时空图网络的区域污染物时空联合预测方法及装置。其中，方法包括：步骤S1：以PM2.5作为预测的空气污染物，构建空气污染物浓度预测模型，其中，空气污染物浓度预测模型包括图注意力网络和改进LSTM网络；步骤S2：输入时空图序列数据至图注意力网络，获得各时刻污染物传播的空间关联；步骤S3：根据各时刻污染物传播的空间关联，使用向量拉伸拼接的方法，构造各时刻的隐向量z；步骤S3：将各时刻隐向量z作为改进LSTM网络的输入，得到预测结果，其中，改进LSTM网络中，内置有重置门，基于连续两个输入计算重置门的值，当重置门的值超限时，网络重置记忆。与现有技术相比，本发明具有提高预测准确性等优点。

著录项

  • 公开/公告号CN113516304A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海师范大学;

    申请/专利号CN202110725762.8

  • 发明设计人 张波;吴泽权;

    申请日2021-06-29

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06F16/29(20190101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06Q50/26(20120101);

  • 代理机构31225 上海科盛知识产权代理有限公司;

  • 代理人赵继明

  • 地址 200234 上海市徐汇区桂林路100号

  • 入库时间 2023-06-19 12:54:37

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