【摘 要】
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在时间序列预测领域中,空气质量预测是其中一个重点研究方向,近几年里,传统的机器学习模型以及方法在空气质量预测方向被越来越多的使用。由于空气质量指数存在着数据短期规律性差的特点,易受多方面因素综合影响,因此难以进行精准预测。在本文中,我们可以通过光谱时间图神经网络(Stem GNN)来提高对多元时间序列估计的精确度。Stem GNN可以在光谱域共同捕获时间序列间的相关性(本文中为35个空气监测站点的
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在时间序列预测领域中,空气质量预测是其中一个重点研究方向,近几年里,传统的机器学习模型以及方法在空气质量预测方向被越来越多的使用。由于空气质量指数存在着数据短期规律性差的特点,易受多方面因素综合影响,因此难以进行精准预测。在本文中,我们可以通过光谱时间图神经网络(Stem GNN)来提高对多元时间序列估计的精确度。Stem GNN可以在光谱域共同捕获时间序列间的相关性(本文中为35个空气监测站点的空间相关性)和时间序列内时序相关。其中包含图傅里叶变换(GFT)和离散傅里叶变换(DFT)两个重要模块,使得该模型可同时对时间序列间以及时间序列内的相关性进行建模。在使用了图傅里叶变换和离散傅里叶变换后,谱表示具有更清晰的模型,并能够使用卷积和顺序学习模型实现有效预测。并且通过Stem GNN的隐藏相关层可以自动地学习时间序列之间潜在关联性,而不使用预先定义的先验。关于本文所做的几个主要贡献:1)本文首次将光谱时间图神经网络用于空气质量预测;2)本文从北京环保网搜集到的北京市空气质量日监测数据清洗整合得到二零一二年-二零二零年的北京市三十五个空气监测站点(12个市辖区环保评估点、11个近郊环保评估点、7个对照点及区域点、5个道路空气污染监测点)每小时的数据。使用python爬虫爬取中国环保网七个城市(北京、上海、成都、西安、广州、南京、武汉)的七个指标包括AQI、PM25、PM10、SO2、NO2、CO、O3维度为2259×7×7的数据作为数据集二。最后经过python清洗得到较为干净的数据;3)本文将光谱时间图神经网络中隐藏相关层结构进行变换,使用长短期记忆网络来提取隐藏状态信息,为验证模型在空气质量预测上的有效性,选取了六种基线模型与本文模型进行对比,结果表明改良后的光谱时间图神经效果最好。并将部分实验结果进行了可视化处理。
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