基于多视角数据融合的PM2.5浓度预测研究——以兰州市为例

	基于多视角数据融合的PM2.5浓度预测研究——以兰州市为例
	廖若雯1 ; 黄恒君1,2
	2024
发表期刊	兰州财经大学学报
摘要	高浓度的PM2.5污染对人类的健康和环境产生严重威胁。为了准确预测PM2.5浓度，提出一种多视角数据融合思路，建立多视角图注意力长短期记忆(MGATs-LSTM)时空预测模型，从空间和时间角度出发对PM2.5浓度进行预测。作为应用，利用兰州市2021-2023年的空气质量数据、气象数据、站点经纬度信息、兴趣点(POI)以及路网结构的城市多视角时空数据融合，开展PM2.5浓度预测。结果表明，MGATs-LSTM时空预测模型具有良好的预测性能和泛化能力。
关键词	空气质量数据融合图注意力网络预测
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收录类别	AMI
ISSN	1004-5465
语种	中文
原始文献类型	学术期刊
中图分类号	X513
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/36197
专题	统计与数据科学学院
作者单位	1.兰州财经大学统计与数据科学学院; 2.兰州财经大学甘肃省数字经济与社会计算科学重点实验室
第一作者单位	统计与数据科学学院
推荐引用方式 GB/T 7714	廖若雯,黄恒君. 基于多视角数据融合的PM2.5浓度预测研究——以兰州市为例[J]. 兰州财经大学学报,2024.
APA	廖若雯,&黄恒君.(2024).基于多视角数据融合的PM2.5浓度预测研究——以兰州市为例.兰州财经大学学报.
MLA	廖若雯,et al."基于多视角数据融合的PM2.5浓度预测研究——以兰州市为例".兰州财经大学学报 (2024).