摘要
本申请提供一种大气监测布点优化识别方法、装置、设备及存储介质。涉及环境监测技术领域。该方法包括:基于站点经纬度计算Voronoi面积及邻域密度作为节点特征,结合与AQI相关性构建图结构;采用带残差连接的双层GAT网络训练PollutionGNN模型,建立站点数量、覆盖面积、预测误差的三目标优化模型,利用NSGA‑III算法实现监测效能帕累托最优解集。本发明解决传统布点方法难以平衡成本、覆盖与精度的难题,通过地理环境和污染源结构对算法性能的影响机制为跨区域应用提供理论依据,最终为实现监测网络从经验布局到智能优化的升级,并为不同城市提供高效可复用的解决方案。
技术关键词
优化识别方法
站点
约束优化模型
节点特征
预测误差
监测站
计算机执行指令
注意力
相关系数阈值
皮尔逊相关系数
输出特征
环境监测技术
布点方法
模型训练模块
可读存储介质
算法
邻域
网络
动态
布局
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节点特征
多模态
气象预测方法
融合特征
气象观测数据
半导体设备
温控方法
模型预测控制算法
有限元网格划分
矩阵
网络流量预测模型
网络流量预测方法
网络流量数据
网络流量信息
训练算法
UWB定位标签
通信定位方法
定位基站
时隙分配策略
定位平台
LSTM神经网络
山区
资料
智能预报方法
历史流量数据