【摘 要】
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近年来中国的空气污染问题频出,雾霾侵袭严重影响了人们的生产生活和身体健康。PM2.5是构成霾的主要成分,是衡量大气环境质量的重要指标,利用历史数据高效准确地预测未来较长
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近年来中国的空气污染问题频出,雾霾侵袭严重影响了人们的生产生活和身体健康。PM2.5是构成霾的主要成分,是衡量大气环境质量的重要指标,利用历史数据高效准确地预测未来较长一段时间的PM2.5浓度对经济政策制定、完善污染天气应对技术体系等工作具有重大的指导意义。针对当前考虑时空相关性的PM2.5浓度预测研究大都局限于PM2.5浓度的单步预测,且其中涉及的空间特征提取方法人工介入较多的现状,本文提出了深度学习框架下时空关联的PM2.5小时浓度多步预测模型。首先,在时间维度上,本文借鉴自然语言处理领域中的序列生成方法,以编码器-解码器模型为基础,融合注意力机制和正则训练策略,提出了一套面向预测精度保持的时间序列多步预测方法;然后,综合考虑时间和空间维度,本文结合图卷积神经网络和时间序列多步预测方法对时空依赖的建模能力,提出了时空关联的PM2.5小时浓度多步预测模型,有效地提高了预测精度。本文的主要研究内容如下:（1）提出一套面向预测精度保持的时间序列多步预测方法。针对连续型时间序列多步预测问题,本文以自然语言处理领域的编码器-解码器模型为基础,融合注意力机制和正则训练策略,实现时间序列多步预测的“端到端”和“一步式”,提高序列预测精度的同时最大限度减少每个时间步预测精度的衰减。针对PM2.5浓度时间序列数据的实验结果表明:注意力机制对减缓预测精度衰减率的效果比正则训练策略更好,两者在提升序列预测精度方面的效果相近,而两者联合作用于编码器-解码器模型可以获得序列预测的最佳效果。（2）提出时空关联的PM2.5浓度多步预测模型。考虑到PM2.5浓度的时空依赖性,本文在面向预测精度保持的时间序列多步预测模型中融合了图卷积神经网络提取的空间分布特征,提出了时空关联的PM2.5小时浓度多步预测模型。实验结果表明时空特征的联合可以更进一步提升PM2.5浓度序列预测的精度。本文从时空关联的角度将图卷积神经网络与面向预测精度保持的时间序列多步预测方法有机融合,构建了深度学习框架下时空关联的PM2.5小时浓度多步预测模型,该模型可以实现未来数十个小时内PM2.5浓度的高效准确预测。本文研究成果可为城市空气质量预测工作提供方法支持。
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