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摘 要:本发明公开了一种融合多尺度时空信息的PM2.5预测方法,该方法包括以下步骤:(1)获取得到区域污染监测数据和气象特征数据,分为训练数据和测试数据;(2)利用蚁群优化二叉树对气象数据进行主元成分分析;(3)获取得到区域地理空间坐标及森林覆盖率数据,并分为训练数据和预测数据;(4)构建多尺度二维空间植被覆盖栅格图;(5)构建空间注意力机制的LSTM网络(SLSTM);(6)基于多尺度空间覆盖栅格图与气象主元成分,利用SLSTM进行训练;(7)基于步骤(6)的训练模型对测试数据进行预测,得到预测区域的PM2.5值。本发明融合多尺度的时空气象数据与地理空间信息数据,对多元气象特征进行蚁群优化,在减少非重要因素对预测精度影响的同时,也加快了网络预测效率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202311299472.7 | 专利名称: | 一种融合多尺度时空信息的PM2.5预测方法 |
申请日: | 2023-10-09 | 申请/专利权人 | 江苏海洋大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省连云港市海州区苍梧路59号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01N15/06搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2024-06-21 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN117420052B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |