【摘 要】
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针对空气质量预测中复杂的时空问题,本文构造了多站点间的交互时空特征,搭建了结合CNN和LSTM的深度时空模型,并引入注意力机制学习多特征之间的权重分布,找出对空气质量指数(AQI)影响较大的特征重点关注,构造了融合CNN-LSTM和注意力机制的AQI预测模型.使用2019年1月至2020年12月间运城市各站点的小时粒度数据进行实验,结果表明,该模型对空气质量指数的预测较基模型具有更优的性能.
【机 构】
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运城学院数学与信息技术学院,山西 运城 044000
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针对空气质量预测中复杂的时空问题,本文构造了多站点间的交互时空特征,搭建了结合CNN和LSTM的深度时空模型,并引入注意力机制学习多特征之间的权重分布,找出对空气质量指数(AQI)影响较大的特征重点关注,构造了融合CNN-LSTM和注意力机制的AQI预测模型.使用2019年1月至2020年12月间运城市各站点的小时粒度数据进行实验,结果表明,该模型对空气质量指数的预测较基模型具有更优的性能.
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