[发明专利]一种城市区域尾气污染预测方法在审
| 申请号： | 201910726451.6 | 申请日： | 2019-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN110503139A | 公开（公告）日： | 2019-11-26 |
| 发明（设计）人： | 康宇;许镇义;曹洋;李泽瑞;吕文君 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 34115 合肥天明专利事务所(普通合伙) | 代理人： | 金凯<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种城市区域尾气污染预测方法，属于环境检测技术领域，包括：利用历史尾气时空分布图序列数据和外部环境特征数据，创建训练样本集；利用训练样本集对深度时空图卷积网络模型进行训练，得到深度时空图卷积网络预测模型；基于深度时空图卷积网络预测模型，利用当前时刻t的外部环境特征数据和t‑1时刻前的历史尾气时空分布图序列数据，对t时刻的区域尾气排放量进行预测。本发明利用路网连通性数据将尾气时空分布构建成图结构数据，从而把区域尾气排放预测问题转换为时空图序列预测问题，并采用深度时空图卷积模型，能够在真实遥测数据上实现更高精度的区域尾气预测。 | ||
| 搜索关键词： | 尾气 时空 外部环境特征 网络预测模型 时空分布图 训练样本集 预测 序列数据 连通性数据 尾气排放量 城市区域 环境检测 时空分布 网络模型 尾气排放 尾气污染 问题转换 序列预测 遥测数据 时空图 图结构 路网 创建 | ||
【主权项】：
1.一种城市区域尾气污染预测方法，其特征在于，包括：/n利用历史尾气时空分布图序列数据和外部环境特征数据，创建训练样本集；/n利用训练样本集对深度时空图卷积网络模型进行训练，得到深度时空图卷积网络预测模型；/n基于深度时空图卷积网络预测模型，利用当前时刻t的外部环境特征数据和t-1时刻前的历史尾气时空分布图序列数据，对t时刻的区域尾气排放量进行预测。/n
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