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日前針對空氣質(zhì)量數(shù)值預(yù)測多采用單一站點時間序列特征進行濃度預(yù)測，沒有考慮空氣質(zhì)量數(shù)值的變化受空間特征的影響。針對該問題提出一種基于時空優(yōu)化的多尺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ MSCNN- GALSTM）模型用于空氣質(zhì)量預(yù)測，利用一維多尺度卷積核（ MSCNN）提取空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)中的局部時間關(guān)系和空間特征關(guān)系，并進行線性拼接融合，得出多站點多特征的相互時空特征關(guān)系，結(jié)合長短記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）處理時間序列的優(yōu)勢，并引入遺傳算法（GA）對LSTM網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)集進行全局尋優(yōu)，把多站點多特征的相互時空關(guān)系輸入至LSTM網(wǎng)絡(luò)中，進而輸出多站點多特征的長期特征依賴關(guān)系。最后將 MSCNN- GALSTM模型與單一LSIM基準(zhǔn)模型和單尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行對比，均方根誤差（RMSE）下降約11%，平均預(yù)測準(zhǔn)確率提升約20%。實驗結(jié)果表明， MSCNN- GALSTM預(yù)測模型在空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)預(yù)測中特征提取更加全面、層次更深，預(yù)測精度更高，并且表現(xiàn)出了更好的泛化能力。
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