【摘 要】
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由于环境恶化对人类健康、经济和生活造成的不利影响,空气质量问题已逐渐受到全世界的关注。大量研究表明,空气污染会对人类的健康造成很大危害,因此需要采取一些措施来预防和控制空气污染现象,减少空气污染现象对人类及地球造成的损害。随着人工智能的快速发展,深度学习技术能在大数据时代的背景下发挥出巨大作用。鉴于此,本文利用深度学习实现对空气质量的预测,主要工作如下:（1）对多源信息进行处理和分析。重要数据的缺
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由于环境恶化对人类健康、经济和生活造成的不利影响,空气质量问题已逐渐受到全世界的关注。大量研究表明,空气污染会对人类的健康造成很大危害,因此需要采取一些措施来预防和控制空气污染现象,减少空气污染现象对人类及地球造成的损害。随着人工智能的快速发展,深度学习技术能在大数据时代的背景下发挥出巨大作用。鉴于此,本文利用深度学习实现对空气质量的预测,主要工作如下:（1）对多源信息进行处理和分析。重要数据的缺失、数据的维度不合理会弱化数据集的表示能力,使得预测结果带来一定的误差。本文根据缺失数据的分布情况对数据制定了不同的填补方案,并通过皮尔逊相关系数法对空气质量数据和气象数据进行分析,探究不同特征因子对空气质量指标的贡献程度。最后对空气质量数据、气象数据在基于时间序列和空间关联上进行集成,完成数据集的制作。（2）探究基于深度学习的空气质量预测模型。由于空气质量数据是非线性的时间序列数据,传统的预测模型难以通过大量的数据捕获到数据之间的深层次规律,导致预测结果不理想。因此,本文将深度学习应用到空气质量预测任务中,并与机器学习算法作对比,探究深度学习在大数据时代下对空气质量预测问题的表现。通过对模型结构的分析和实验指标的对比,发现门控循环神经网络GRU的预测效果最好,同时还具有参数少、训练效率高的优势。因此,选择GRU模型作为空气质量的预测模型,并融入注意力机制,提出对重要特征提取能力更强的GRU-attention模型,为后续提出融合空间特征的改进空气质量预测模型提供基础。（3）针对空气质量预测中的时空依赖性问题,提出了时空信息融合的GCN-GRU-ATT模型。用图卷积模块来解决不规则图结构的空间特征提取问题,将深圳市不同站点的历史空气质量数据和气象数据构建为时空信息,利用图卷积神经网络挖掘不同监测站点之间的空间关联性,进行空间特征的提取;然后利用门控循环神经网络捕捉不同时间的观测值,实现时空上的信息融合,并结合注意力机制,进一步提升空气质量预测的准确性。
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