⭐️【论文出处】IJCAI 2024 (CCF-A) ⭐️【技术亮点】本工作我们首次将时空图和时空场两种观点结合起来,提出了一种全新的时空图神经网络用于空气质量预测。我们提出了棱锥预测理论,该理论用于对不同时间和空间的空气质量站点进行一致建模。⭐️【实验结果】我们对比了同类型的其他预测模型,实验表明我们的模...
性,无法用一个确定的函数去 描述, 又通过对问题的分析, 我们认为对空气质量的预测问题是一个针对环境系 统的预测问题, 而环境系统具有系统内部作用因素较多,系统内部各因素作用关 系复杂的特点,因此,针对数据和问题的特点,我们考虑建立灰色预测模型,利 用灰色系统分析方法,对数据进行有效利用,并作出最合理的预测。
针对我国现行的空气质量评估标准——API分级制中的不足,在API评估基础上进行修改完善使之更加科学,并在API所提供的数据基础上对成都今年十一月份的空气质量进行预测,最后还收集了必要的数据来研究影响城市空气污染程度的主要因素。本文对三个问题的研究分别建立了相应的数学模型。 城市污染程度的科学评估,由于城市空气...
论文题目:城市空气质量评估及预测 城市空气质量评估及预测 摘要:本文对我国的成都,杭州,北京,上海,广州,拉萨,乌鲁木齐,郑州,武汉,西安等10座城市的每日空气质量详细列表进行科学分析,利用层次分析法和指数平滑法等数学建模方法对其空气质量进行研究,综合考虑各种因素建立如下数学模型。
摘要:大气污染严重危害居民的出行安全和身体健康,空气质量指数(AQI)是一种用于测量空气质量状况的综合指标,对AQI的预测可以提醒公众空气质量信息,使人们做出更明智的出行决策.通过提前预测空气质量的变化,政府和环保部门可以采取应急措施以减轻空气污染.本文...
首先空气质量受复杂因素影响,具有较高的时空变异性。空气质量检测站通常空间分布稀疏。 提出了一种多组编解码器网络(MGED-NET)融合了异构数据。 1. 利用多重数据,利用官方来源的高频网基天气数据。 2. 利用局部卷积获取动态影响,历史,预报, 3. 采用分布式融合序列学习相结合,分布式:多个特征组的分组策略,序列学习...
运用 GM(1,1)灰色预测模型,结 合相关数据运用 excel 软件进行数据统计,对成都市 2010 年 11 月份的空气质量 状况进行预测。使用优势分析原理分析空气中可吸入颗粒、二氧化硫、二氧化氮 等因素对空气质量的影响程度。 关键词:空气质量,层次分析,判断矩阵,相对权重,排名,灰色预测,优势分...
本文的主要工作是探讨基于BP和RBF神经网络对空气质量指数的预测。本文一共分为五大章。其中,第一章为绪论,主要讲述课题的研究背景和意义,神经网络的发展和目前研究的现状以及对各章节的主要内容进行总结概括。第二章主要是对三种不同的神经网络作简要的介绍,分别为BP神经网络,RBF神经网络以及模糊神经网络。在第二章里...
空气质量预测是指通过分析历史数据和实时监测数据，利用数学模型和计算机算法来预测未来一段时间内的空气质量状况。随着科技的发展和数据采集技术的不断提高，空气质量预测的精度也在不断提高。目前，空气质量预测已经应用于城市环境监测、交通管理、应急预警等领域。亲，没有了 随着环境问题的日益严重和经济...
考虑到大气污染物的空间相关性,组件将空间稀疏的空气质量数据转换为一致的输入,以模拟污染物源。后一种网络采用神经分布式结构,融合城市异质数据,同时捕捉影响空气质量的因素,如气象条件。该系统预测300+城市的48小时天气情况。 空气质量预测的主要问题: 多种影响因子、影响因子的相互关系复杂、一些因素引起的突变。