一种基于时空智能体的空气污染浓度预测方法及系统

本发明公开了一种基于时空智能体的空气污染浓度预测方法及系统，涉及空气质量预测技术领域，包括：将城市空间内的空气质量监测站点抽象为时空智能体，基于地理空间邻近性和污染传播相关性构建智能体网络拓扑图；基于消息传递网络、时空特征提取器和预测融合模块，搭建空气污染浓度预测模型；通过智能体网络拓扑图对空气污染浓度预测模型进行训练，结合多任务损失函数，获得训练好的空气污染浓度预测模型；利用训练好的空气污染浓度预测模型进行时空智能体预测，输出空气污染浓度预测结果。本发明能够在多源数据高度异构、污染物传播机理复杂的大规模城市环境中，提升污染物浓度预测的精度、实时性与鲁棒性。