【摘 要】
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近年来,随着我国智慧城市的快速发展,物联网基础设施被广泛部署。各类传感器和监测系统在不断地实时监测采集,产生了越来越丰富的多维数据,特别是道路数据和环境数据。目前对于所采集数据的使用,更多的只是在监测关注当前的态势。随着新兴技术的方法,通过AI技术可以对已采集的这些数据进行智能分析处理,以显著提高智慧城市的服务水平。因此,本文基于传感器所采集的历史数据,使用深度学习模型去解决道路结冰预测问题,以及
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近年来,随着我国智慧城市的快速发展,物联网基础设施被广泛部署。各类传感器和监测系统在不断地实时监测采集,产生了越来越丰富的多维数据,特别是道路数据和环境数据。目前对于所采集数据的使用,更多的只是在监测关注当前的态势。随着新兴技术的方法,通过AI技术可以对已采集的这些数据进行智能分析处理,以显著提高智慧城市的服务水平。因此,本文基于传感器所采集的历史数据,使用深度学习模型去解决道路结冰预测问题,以及环境变化中的空气质量预测问题。旨在根据当前道路结冰和空气质量趋势预测未来变化预测未来一段时间的变化情况,从而能提前进行预判防控,以加快新型智慧城市建设。本课题的主要研究工作如下:（1）多源时空数据的采集及预处理。基于交通道路环境变化因素复杂,难以及时获知的问题。通过结冰监测传感器搭建的道路结冰监测系统,实时采集路面状态数据。空气质量数据通过多个空气监测站点实时采集。在获取到数据后,对采集的数据进行了缺失值填补以及归一化等预处理,之后按时间戳和站点位置进行多源数据融合。使得数据在时间上和空间上对齐,增加数据的特征维度及可靠性。（2）融合自注意力机制和GAN的道路结冰预测。在研究问题解决方式并结合数据特性后,本文将道路结冰预测问题分解成时间序列预测和不平衡数据集分类问题。设计了融合自注意力机制和GAN的道路结冰预测算法。首先使用自注意力机制对未来一段时间的数据进行预测,然后通过GAN根据结冰样本数据的分布生成一部分结冰样本数据,最后将所有数据放入分类器中进行分类。实验表明,该算法能够有效准确预测未来一段时间的道路结冰情况,对比现有的方法,也有着更佳的性能。（3）基于GC-SEQ模型的空气质量预测。大气污染物成分复杂且来源多样,数据间时间依赖性强。另外,由于大气的动态运动,监测站点间的污染物浓度会相互影响。为此,本文提出了一种基于GC-SEQ的空气质量预测模型,能同时对多站点的空气质量进行预测。首先,使用GRU来获取数据中的时间特性,然后用GCN中的卷积算子替换GRU中矩阵相乘运算,形成GC-GRU单元,从而使模型能更好捕获时间和空间特征。最后,将结合之后的GC-GRU单元构建成Seq2Seq模型,从而对未来一段时间的空气质量进行预测。实验表明,相比SVM、GCN、LSTM、Seq2Seq模型结合了多站点时空数据的特性,极大提升了预测性能。
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