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目前针对空气质量数值预测多采用单一站点时间序列特征进行浓度预测,没有考虑空气质量数值的变化受空间特征的影响。针对该问题提出一种基于时空优化的多尺度神经网络(MSCNN-GALSTM)模型用于空气质量预测,利用一维多尺度卷积核(MSCNN)提取空气质量数据中的局部时间关系和空间特征关系,并进行线性拼接融合,得出多站点多特征的相互时空特征关系,结合长短记忆网络(LSTM)处理时间序列的优势,并引入遗传算法(GA)对LSTM网络的参数集进行全局寻优,把多站点多特征的相互时空关系输入至LSTM网络中,进而输出多站