基于改进时空图卷积网络的地下厂房洞室群空气污染物浓度预测方法

本发明公开了属于空气污染物浓度预测技术领域的基于改进时空图卷积网络的地下厂房洞室群空气污染物浓度预测方法。包括：获取初始监测数据；获取传感器布置图，构建归一化的自环邻接矩阵，使用简化后的扩散距离描述监测站点间PM2.5交互难度；构建多尺度时空特征融合模型，融合不同尺度下PM2.5浓度时空信息；构建时空图卷积神经网络，将自环邻接矩阵与多尺度时空特征融合模型的输出结果作为时空图卷积神经网络的输入，采用多时空块输出融合法拼接输出后接入多头自注意力模型，输出预测结果。本发明能够考虑不同尺度下时间数据中嵌入的不同信息，使模型能够学习每个尺度上不同序列之间的相关性，从而提高预测准确性和泛化能力。