一种融合空间插值与图卷积网络的室内温湿度空间数据预测方法

本发明公开了一种融合空间插值与图卷积网络的室内温湿度空间数据预测方法，涉及智慧城市与环境监测领域，其包括：获取传感器实测的室内多点温湿度数据及其对应的监测标记点空间位置信息，利用标记点的温湿度数据、空间位置信息和时间维度特征作为克里金插值的输入，生成部分未标记点的温湿度线性预测值；构建以克里金预测结果、标记点实测数据、时间维度特征、空间特征和外部气象数据为自变量，目标温湿度值为因变量的多元线性回归模型，对克里金插值结果进行多维度拟合；使用回归模型输出的线性预测值与其他特征构建特征矩阵，并将其与邻接矩阵作为图卷积网络的输入，生成室内温湿度三维空间分布。本发明能够实现高精度的室内空间数据预测。