基于时空图卷积网络模型的臭氧浓度预测方法、装置、设备及介质

本发明涉及臭氧浓度预测技术领域，尤其涉及一种基于时空图卷积网络模型的臭氧浓度预测方法、装置、设备及介质，方法包括获取目标区域的历史臭氧浓度和气象数据，标准化后构建训练与预测样本；建立空间图结构，节点表示监测点，边表示相关性超过阈值的监测点；采用GCN和GAT提取空间依赖关系，生成时间序列数据；采用TCN或RNN提取时间依赖特征，得到时空特征综合表示；利用训练样本和时空特征训练模型，采用MSE作为损失函数，Adam优化器调整参数，并优化超参数以最小化误差；输入最新气象和历史数据，预测未来臭氧浓度，GNN提取空间特征，RNN处理时间序列，通过卷积操作，能够并行处理时间序列数据，具有较高的计算效率。