基于时空图神经网络的PM2.5浓度时空变化预测方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202111241495.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113919231A | 公开（公告）日 | 2022-01-11 |
| 申请公布号 | CN113919231A | 申请公布日 | 2022-01-11 |
| 分类号 | G06F30/27（2020.01）I;G06F17/16（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06F113/08（2020.01）N | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 徐崇斌;左欣;王鑫磊;吴俣;陈前;孙晓敏;杨勇;刘亮 | 申请（专利权）人 | 北京航天创智科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京中创云知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 徐辉 |
| 地址 | 100076北京市丰台区北大街甲13号301室（园区） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于时空图神经网络的PM2.5浓度时空变化预测方法及系统。获取各个大气监测站点的大气污染物浓度监测历史数据、全国气象站的气象数据、预测气象数据以及高程数据；构建样本，使用各个大气监测站点经纬度构造邻接矩阵M和权重矩阵W；构建基于时空图神经网络模型预测各个站点预测结果，获取对应的PM2.5浓度预测值。本发明以全国约1500个大气监测站点观测数据为训练集，结合气象、高程等多种数据源，使用基于时空图神经网络，构建一个统一的预测框架，可以同时预测大区域内的PM2.5浓度变化，并且提高预测精度。 |
