[发明专利]基于深度学习模型与经验模态分解耦合的PM2.5污染浓度长时空预测方法在审
| 申请号： | 202210322031.3 | 申请日： | 2022-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN114970946A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 杨光飞;张强;关晓微 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学;大连凌空数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/04;G01W1/00 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 隋秀文 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习模型与经验模态分解耦合的PM2.5污染浓度长时空预测方法，收集PM2.5污染数据以及相关变量数据，数据清洗，相关性分析确定选择变量的相关性；构建图数据结构并输入至模型的GAT模块，得到PM2.5污染的空间信息；将PM2.5序列输入至模型的EMD模块，分解为若干个低频率的时间序列以及残差，并进行拼接，得到PM2.5污染的时间序列信息；整合空间信息以及时间序列信息，得到PM2.5污染的时空信息，输入至模型的GRU模块，再通过全连接层得到最终的预测结果。本发明将PM2.5污染的时间与空间信息结合，并将信号分解领域的经验模态分解算法和深度学习算法结合，提高PM2.5长步长预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 模型 经验 分解 耦合 pm2 污染 浓度 时空 预测 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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