Document
拖动滑块完成拼图
首页 专利交易 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 IP管家助手 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索

一种基于风速风向图的PM2.5浓度预测方法及系统 

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

摘要:本发明公开了一种基于风速风向图的PM2.5浓度预测方法及系统。其中,方法包括通过变分模态分解(VMD)技术抑制PM2.5时序数据的噪声,将数据分解为多个分量,同时结合风速风向等气象数据和节点的地理位置数据构建风速风向图注意力网络(GAT)预测节点下一时间段的风速风向,并通过风速风向修正基于地理距离的注意力权重,形成动态更新的GAT网络边权重,形成GAT网络的输出,最后通过长短期记忆网络模型(LSTM)捕捉污染物变动的时间关系,构建基于风速风向图修正的双重图注意力网络VMD‑TGAT‑LSTM模型,将信号处理方式与时空神经网络模型融合,从而实现更为精确的PM2.5扩散识别预测。

主权项:1.一种基于风速风向图的PM2.5浓度预测方法,其特征在于,所述方法包括:获取各个区域的气象数据、污染物浓度数据及地理位置信息;根据所述各个区域的地理位置信息,以各个区域为节点,构建第一图注意力网络;根据所述各个区域的污染物浓度数据获取PM2.5时序数据,对所述PM2.5时序数据进行变分模态分解,获得分解后的多个本征模态函数分量;将所述多个本征模态函数分量与所述各个区域的污染物浓度数据中除PM2.5之外的其他污染物浓度数据和所述气象数据拼接,获得所述第一图注意力网络的特征输入;将所述各个区域的气象数据和地理位置信息输入构建的第二图注意力网络中,获得风速风向预测值;利用所述风速风向预测值获得所述第一图注意力网络的边权重;基于所述第一图注意力网络的特征输入和所述第一图注意力网络的边权重,利用多头注意力机制,获得所述第一图注意力网络的输出;利用长短期记忆网络模型对所述第一图注意力网络的输出进行处理,获得PM2.5浓度预测值。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中南大学 一种基于风速风向图的PM2.5浓度预测方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

相关技术
相关技术
相关技术