基于时空卷积残差网络的空气质量预测

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城市计算的数据具有鲜明的时空特性,即时间维度相似性与空间维度相近性的耦合关系,因此,对时空数据的分析和处理,已成为城市计算中亟需解决的热点问题。面向城市污染中的空气质量问题,提出时空卷积残差网络(spatio-temporal convolution residual network,ST-ResNet),通过分析空气质量指数(air quality index,AQI),实现预测和预警。时空卷积残差网络子组件是由以卷积层为基础的单元通过全等映射残差连接构成,将AQI数据通过空间转换组件转换成AQI像素图
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