公开(公告)号：CN110598953A

公开(公告)日：2019-12-20

申请号：CN201910900378.X

申请日：2019-09-23

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 韩启龙 ,  荆海航 ,  宋洪涛 ,  张海涛 ,  张慧 ,  苗禹 ,  杨在强

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F16/951

Abstract: 本发明是一种时空相关的空气质量预测方法。本发明将城市划分成大小相同的网格，每个网格受相邻区域网格影响，按照网格内是否有空气监测站分为预测区域和估计区域；获取影响空气质量数据相关时序数据，对时序数据采用循环神经网络和空间深度学习进行特征提取，进行时序模型训练。获取影响空气质量数据相关非时序数据，对非时序数据采用卷积神经网络进行特征提取，进行空间模型训练；将时序模型训练和空间训练模型进行协同训练，得到预测模型；利用训练好的协同训练模型进行预测区域的训练，得到预测区域空气质量数据；利用训练好的协同训练模型进行估计网格区域的训练，得到估计区域空气质量数据。