【摘 要】
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随着工业化和城市化的快速推进,大气污染问题日益凸显,频发的污染天气给社会带来许多负面影响以及巨大的经济损失。因此为了减少损失,研究有效的大气污染物浓度预测方法至关重要。对于大气污染物浓度预测问题,现有研究主要存在以下三个问题:首先,现有研究更加关注短期预测,很少探讨长期或长序列预测的方法;其次,由于梯度消失和记忆约束的问题,大多数现有方法难以利用长时间序列的全部上下文信息,模型的长序列预测性能不足
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随着工业化和城市化的快速推进,大气污染问题日益凸显,频发的污染天气给社会带来许多负面影响以及巨大的经济损失。因此为了减少损失,研究有效的大气污染物浓度预测方法至关重要。对于大气污染物浓度预测问题,现有研究主要存在以下三个问题:首先,现有研究更加关注短期预测,很少探讨长期或长序列预测的方法;其次,由于梯度消失和记忆约束的问题,大多数现有方法难以利用长时间序列的全部上下文信息,模型的长序列预测性能不足;最后,现有方法难以合理建模分析污染物数据的时空特征,使其难以充分利用污染物数据背后的深层特征。为解决上述问题,本文提出了一种基于多尺度学习的长序列预测模型MSformer（Multi-Scale Transformer）。针对现有研究少且预测能力不足的问题,设计改进Transformer架构以更好地提取污染物时序特征的长期依赖关系。MSformer采用基于多尺度的自注意机制以提取多时间尺度的污染物特征来计算上下文信息;采用基于多尺度的编解码策略以组合不同时间粒度的污染物特征信息生成多尺度特征来增强解码过程。提出了一种针对大气污染物浓度数据的时空特征提取方法。针对如何建模污染物数据时空特征的问题,根据污染物数据在时间和空间尺度上表现出的明显相关性,设计多个一维卷积神经网络学习多元变量的局部趋势特征,设计图注意力网络关注多站点污染物浓度之间的空间关联性,并融合气象数据以提取多站点污染物数据的时空特征。提出了一种端到端的实现大气污染物浓度长序列预测的模型。设计结合时空特征提取方法和基于多尺度学习的长序列预测模型,将提取的污染物数据深层时空特征表示输入长序列预测模型以实现更高精度的预测。本文对以上方法在ETTm1和台湾数据集上进行了广泛的实验评估,实验结果表明,针对大气污染物浓度长序列预测问题,本文提出的方法均取得了定量的提升。
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