一种基于多关系挖掘时空注意力机制的空气质量预测方法

本发明公开了一种基于多关系挖掘时空注意力机制的空气质量预测方法，包括：构建污染物浓度变化矩阵和气象变化矩阵；获取监测站点的地理位置信息数据、站点特征数据和时间序列数据；根据污染物浓度数据集和历史气象数据集确定时空图的边，根据地理位置信息数据确定时空图的节点，构建时空图结构；根据时空图结构确定邻接矩阵，并根据第二归一化公式，对邻接矩阵进行归一化；对神经网络模型进行训练，得到空气质量预测模型；将待测目标数据输入空气质量预测模型，通过空气质量预测模型输出目标预测空气质量数据。本发明可以提升对空气中污染物预测的准确性和时效性。