基于趋势分解和改进Transformer编码器的PM2.5预测方法

本发明公开了一种基于趋势分解和改进Transformer编码器的PM2.5预测方法，属于空气质量研究领域，具体如下，首先，输入前T1时刻的PM2.5及其他空气污染物的监测数据，填补缺失数据，进行特征选择，去除数据噪声后，进行归一化处理，得到清洗后的数据；接着，利用趋势分解将输入的污染物数据序列分解为趋势分量和周期分量；对于趋势分量，通过全连接前馈层进行建模后预测其变化；对于周期分量，则通过一种包含转置嵌入和核聚焦注意力机制的改进Transformer编码器进行预测；最终，将趋势分量和周期分量预测结果进行融合，输出未来T2时长的预测结果。本发明能够有效降低噪声干扰，提升PM2.5预测的精度。