一种空气质量预测方法、系统、设备及计算机程序产品

本发明涉及空气质量预测技术领域，公开了一种空气质量预测方法。该方法包括：从多个数据源采集历史数据，对不同数据源进行归一化处理；基于采集的时空关联特征构建动态邻接矩阵；建立条件生成对抗网络模型，通过条件卷积网络模块提取空间特征，并通过注意力时间序列编码模块提取时间依赖关系；对未监测区域的空气质量进行预测。相较于现有技术中仅依赖密集监测站点进行数据采集和预测，尤其是在监测站点稀疏的条件下，无法实现高精度、全面的空气质量预测的技术问题，由于本申请通过动态邻接矩阵结合条件生成对抗网络的方法，实现了在稀疏监测区域的空气质量预测，从而避免了因数据不足导致的预测误差较大的问题，提高了预测的精确性和适用性。