一种空气质量预测方法及系统

本发明公开了一种空气质量预测方法及系统。其中，方法包括获取空气质量数据集；构建相关性分割与重组排序交互卷积变换器模型；模型包括用于提取输入数据局部特征的CNN卷积神经网络模型；两个用于提取输入数据全局依赖特征的Transformer模型；用于根据局部特征和全局依赖特征输出空气质量预测结果的全连接层；将空气质量数据集中的数据输入相关性分割与重组排序交互卷积变换器模型中，获得相关性分割与重组排序交互卷积变换器模型输出的空气质量预测结果。本发明提供的方案在长时序预测中表现更优，具有更高的精度和泛化能力。同时，通过动态特征捕捉机制提高了对数据突变值的响应效率，并整合多变量特征的动态交互关系，显著提升了预测性能。