一种基于时空特征的PM2.5预测方法及系统

本发明涉及大气污染物预测技术领域，具体公开了一种基于时空特征的PM2.5预测方法及系统，方法包括：获取目标站点和周边站点的大气污染物数据和气象数据；对周边站点的数据进行处理，然后与目标站点的数据拼接，得到待分析数据；对待分析数据进行归一化处理，将归一化后的时间序列数据分解为趋势特征和季节性特征，分别经过特征增强映射和线性预测，相加得到时间预测结果；根据归一化后的时间序列数据，利用互信息方法构建图结构，通过图注意力神经网络，得到空间预测结果；通过门控网络对两个预测结果进行动态融合，得到目标站点的PM2.5浓度的预测值。本发明显著提高了PM2.5在小时级别预测任务上的精度。