一种基于趋势信息感知的时空图神经网络的空气质量预测方法

本发明提出一种基于趋势信息感知的时空图神经网络的空气质量预测方法，所述方法具体包括：构造网络数据，其中该网络数据包含空气监测站点之间的邻接矩阵以及每个空气监测站点的特征信息矩阵；构造基于趋势信息感知的时空图神经网络的空气质量预测模型，该模型包括趋势感知注意力机制和双通道注意力模块，以及引入趋势序列对自适应图学习模块进行改进；训练空气质量预测模型；利用已训练好的空气质量预测模型对空气质量进行预测。本发明提出了一种新型的空气质量预测方法，可以同时提取数据集的时间和空间特征，其目的在于提高空气质量预测的精确性和普适性。