【摘 要】
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现阶段空气污染物粒子浓度演进过程模拟与预测算法忽视了粒子浓度的空间相关性,且没有实现粒子浓度的时间依赖性与空间相关性融合。对此,提出基于时空相关性的LSTM算法(TS_LSTM)并应用于PM_(2.5)浓度预测。该算法提出空间相关性及其相关因子计算方法;将局部区域相关性因子与LSTM算法的遗忘门和记忆门融合,建立基于局部地理信息的LSTM算法(LTS_LSTM);融合LTS_LSTM算法学习结果与
【机 构】
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河北民族师范学院数学与计算机科学学院
【基金项目】
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河北省社科基金项目(HB18TJ004)。
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现阶段空气污染物粒子浓度演进过程模拟与预测算法忽视了粒子浓度的空间相关性,且没有实现粒子浓度的时间依赖性与空间相关性融合。对此,提出基于时空相关性的LSTM算法(TS_LSTM)并应用于PM_(2.5)浓度预测。该算法提出空间相关性及其相关因子计算方法;将局部区域相关性因子与LSTM算法的遗忘门和记忆门融合,建立基于局部地理信息的LSTM算法(LTS_LSTM);融合LTS_LSTM算法学习结果与全局空间相关性因子,构造基于全局地理信息时空相关的LSTM算法(GTS_LSTM)。模拟全局与局部的空气
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