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本发明公开了一种空气质量预测方法,包括基于时空特征提取空气质量参数进行预测,属于数据挖掘技术领域。首先对数据集进行处理,其次构建了一种包含图卷积神经网络、长短期记忆网络以及时间卷积网络的时空子网络提取数据的空间特征和时间特征。最后,构建预测器融合抽取的时空特征实现最终的多任务空气质量预测。本发明可用于实际场景当中,它能够获取空气质量数据中的时空特性,同时该发明实现了多任务空气污染物浓度的预测,具有良好的普适性。
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116341763 A (43)申请公布日 2023.06.27 (21)申请号 202310581242.3 G01W 1/10 (2006.01)
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