【摘 要】
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针对目前大多数模型均为对已监测区域的空气质量进行预测,而少有对未监测区域进行预测的问题,综合考虑气象因素、空间相关性和时间依赖性对空气质量的影响,提出了一种联合训练模型MLP&ST(MLP&spatial-temporal),模拟预测北京市未监测区域未来时刻的空气质量指数(air quality index,AQI).通过实验结果对比确定最佳历史时间步长PP值为29;然后将模型与其他空气质量预测模型进行对比.实验结果表明,MLP&ST模型在3种评价指标下(RMSE,MAE,MAPE)皆优于其他对比模型,验
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237
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针对目前大多数模型均为对已监测区域的空气质量进行预测,而少有对未监测区域进行预测的问题,综合考虑气象因素、空间相关性和时间依赖性对空气质量的影响,提出了一种联合训练模型MLP&ST(MLP&spatial-temporal),模拟预测北京市未监测区域未来时刻的空气质量指数(air quality index,AQI).通过实验结果对比确定最佳历史时间步长PP值为29;然后将模型与其他空气质量预测模型进行对比.实验结果表明,MLP&ST模型在3种评价指标下(RMSE,MAE,MAPE)皆优于其他对比模型,验证了所提出模型具有良好的预测效果.
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