摘要
本申请公开了一种基于时空演化的PM2.5预测方法和预测装置,涉及空气污染物预测领域,解决了现有的PM2.5预测方法考虑因素单一,导致的PM2.5预测准确度较低的技术问题;通过获取目标国控站点的检测数据和若干历史检测数据,以及其他国控站点的辅助数据;对检测数据、历史检测数据和辅助数据进行预处理,得到预处理数据;将预处理数据输入到时空演化预测模型中,得到综合预测值;本申请中的时空演化预测模型由时序预测模型和空间预测模型组成,增加了影响PM2.5预测数据的其他信息,提升了PM2.5预测的准确度。
技术关键词
时序预测模型
历史气象数据
多元线性回归模型
站点
LSTM模型
预测装置
线性回归技术
数据采集模块
主成分分析方法
序列
误差
项目
数值
标记
空气
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寿命预测方法
经验模态分解方法
IGBT器件
神经网络模型
数据
神经网络模型
双向长短期记忆
样本
搜索算法
BiLSTM模型
气溶胶光学厚度
反演模型
卫星影像数据
波长
特征数据获取方法
决策
路径优化算法
物流配送路径
交通
数据接收器