【摘 要】
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针对现有PM2.5浓度时序预测模型预测精度不高的问题，基于Informer建立了1个Seq2Seq的单站点PM2.5浓度多步时序预测模型，以历史污染物数据和气象数据为输入，实现对未来一段时间PM2.5浓度的预测。所构建模型基于ProbSparse（概率稀疏）自注意力机制提取所输入的序列信息，能够广泛地捕获输入序列的长期依赖信息，并对影响因子之间复杂的非线性关系进行建模，从而提高预测准确度。采用北京
【机 构】
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西南交通大学地球科学与环境工程学院
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针对现有PM2.5浓度时序预测模型预测精度不高的问题，基于Informer建立了1个Seq2Seq的单站点PM2.5浓度多步时序预测模型，以历史污染物数据和气象数据为输入，实现对未来一段时间PM2.5浓度的预测。所构建模型基于ProbSparse（概率稀疏）自注意力机制提取所输入的序列信息，能够广泛地捕获输入序列的长期依赖信息，并对影响因子之间复杂的非线性关系进行建模，从而提高预测准确度。采用北京市2015—2019年逐小时空气污染物数据与气象数据进行模型训练、验证和测试，建立与循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）的对比实验并与其他现有研究方法进行比较，结果表明：对未来1～6 h的PM2.5浓度时序预测，Informer的平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和可决系数（R~2）指标均为最好，实现了较为准确的预测。
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