公开(公告)号：CN111461410B

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202010163503.6

申请日：2020-03-10

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 刘亮 ,  马华东 ,  雷田子

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于迁移学习的空气质量的预测方法和装置，针对划分目标城市得到的多个第一区域，获取该第一区域在历史时间的影响数据；针对每个第一区域，基于该第一区域的影响数据，以及预先训练得到的多个预测模型中与该第一区域对应的预测模型，获得该第一区域在目标时间的空气质量数据，并将所获得的多个空气质量数据，作为目标城市在目标时间的空气质量数据；其中，任一第一区域对应的预测模型为利用该第一区域的历史空气质量数据，以及与该第一区域的历史空气质量数据对应的历史影响数据，对基于迁移学习获得的多个初始模型中与该第一区域对应的初始模型进行训练得到的。本发明可以提高空气质量的预测准确度。

公开(公告)号：CN111461410A

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN202010163503.6

申请日：2020-03-10

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 刘亮 ,  马华东 ,  雷田子

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于迁移学习的空气质量的预测方法和装置，针对划分目标城市得到的多个第一区域，获取该第一区域在历史时间的影响数据；针对每个第一区域，基于该第一区域的影响数据，以及预先训练得到的多个预测模型中与该第一区域对应的预测模型，获得该第一区域在目标时间的空气质量数据，并将所获得的多个空气质量数据，作为目标城市在目标时间的空气质量数据；其中，任一第一区域对应的预测模型为利用该第一区域的历史空气质量数据，以及与该第一区域的历史空气质量数据对应的历史影响数据，对基于迁移学习获得的多个初始模型中与该第一区域对应的初始模型进行训练得到的。本发明可以提高空气质量的预测准确度。