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公开(公告)号:CN113255995A
公开(公告)日:2021-08-13
申请号:CN202110563190.8
申请日:2021-05-24
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供了一种空气污染预测方法,包括以下步骤:(1)获取空气污染气象数据;(2)将空气污染气象数据转换为像素矩阵并进行数据填充;(3)通过三维卷积神经网络模型进行面向时空域的时空特征统一建模;(4)将三维卷积神经网络模型的输出作为卷积长短时记忆网络的输入部分,进行长时和短时依赖建模;(5)基于时空动态平流法生成空气污染预测模型;(6)通过正交正则化算法对空气污染预测模型优化后进行环境预测。使用解耦的三维卷积进行时空特征统一建模,增强时空域特征提取的表征能力,真正实现时空特性的融合,在提高时空域卷积性能的同时,降低了训练成本,提高了训练速度。
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公开(公告)号:CN113344759B
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202110736540.6
申请日:2021-06-30
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供了一种移动源污染排放的分析方法,包括以下步骤:S1:将城市分为多个区域,生成多个区域的移动源污染排放数据;S2:将城市各个区域抽象为节点,区域之间的联系抽象为边,构建城市移动源污染排放网络图;S3:挖掘城市移动源污染排放网络中的关键节点;S4:建立移动源污染排放监管模型,提供交通管制措施策略。本发明中的移动源污染排放的分析方法,能够针对移动源污染排放数据的变化特点,从网络动力学的角度表征移动源污染排放传播过程,开展整体、区域和节点层次的特性研究,智能化挖掘动态时空大数据背后隐藏的交互关系和传播规律,为城市环境精细化管理提供可靠的数据支持和科学的决策依据。
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公开(公告)号:CN114580130A
公开(公告)日:2022-06-03
申请号:CN202210459683.1
申请日:2022-04-28
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供了一种基于邻接信息熵与随机游走的链路预测方法及装置,采用融合邻接信息熵的随机游走模式,基于邻域的随机游走模式对网络进行采样以及基于非邻接的游走模式对网络进行采样得到融合的网络游走序列集合,采样更加全面;然后基于图表示学习获取节点的动态向量表达,提取节点的多种含义,提高了链路预测能力。
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公开(公告)号:CN113344759A
公开(公告)日:2021-09-03
申请号:CN202110736540.6
申请日:2021-06-30
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供了一种移动源污染排放的分析方法,包括以下步骤:S1:将城市分为多个区域,生成多个区域的移动源污染排放数据;S2:将城市各个区域抽象为节点,区域之间的联系抽象为边,构建城市移动源污染排放网络图;S3:挖掘城市移动源污染排放网络中的关键节点;S4:建立移动源污染排放监管模型,提供交通管制措施策略。本发明中的移动源污染排放的分析方法,能够针对移动源污染排放数据的变化特点,从网络动力学的角度表征移动源污染排放传播过程,开展整体、区域和节点层次的特性研究,智能化挖掘动态时空大数据背后隐藏的交互关系和传播规律,为城市环境精细化管理提供可靠的数据支持和科学的决策依据。
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