融合图卷积神经网络和注意力机制的PM2.5小时浓度多步预测

作者：傅颖颖; 张丰^*; 杜震洪; 刘仁义

来源：浙江大学学报(理学版), 2021, 48(01): 74-83.

DOI：10.3785/j.issn.1008-9497.2021.01.011

• PM2.5小时浓度多步预测
• 图卷积
• 注意力机制
• 深度学习

PM2.5小时浓度多为单步预测。为实现PM2.5小时浓度的多步预测,基于"编码器-解码器"的序列-序列预测(Seq2Seq)模型,集合图卷积神经网络提取非欧式空间数据特征的能力以及注意力机制自适应关注特征的能力,提出了融合图卷积神经网络和注意力机制的PM2.5小时浓度多步预测(GCNAttentionSeq2Seq)模型。并与Seq2Seq模型和使用了图卷积神经网络、未使用注意力机制的GCNSeq2Seq模型进行了对照,以2015—2016年北京市22个空气质量监测站点的空气质量数据为样本进行实例验证,结果表明,Seq2Seq模型和图卷积神经网络(GCN)可对PM2.5小时浓度数据的时空依赖进行有效建模,注意力机制有助于减缓多步预测中的预测精度衰减,提升PM2.5小时浓度多步预测的精度。GCNAttentionSeq2Seq模型可有效应用于多种长度的PM2.5浓度预测窗口。

• 单位
  浙江大学