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日前針對(duì)空氣質(zhì)量數(shù)值預(yù)測(cè)多采用單一站點(diǎn)時(shí)間序列特征進(jìn)行濃度預(yù)測(cè)，沒有考慮空氣質(zhì)量數(shù)值的變化受空間特征的影響。針對(duì)該問題提出一種基于時(shí)空優(yōu)化的多尺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ MSCNN- GALSTM）模型用于空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)，利用一維多尺度卷積核（ MSCNN）提取空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)中的局部時(shí)間關(guān)系和空間特征關(guān)系，并進(jìn)行線性拼接融合，得出多站點(diǎn)多特征的相互時(shí)空特征關(guān)系，結(jié)合長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）處理時(shí)間序列的優(yōu)勢(shì)，并引入遺傳算法（GA）對(duì)LSTM網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)集進(jìn)行全局尋優(yōu)，把多站點(diǎn)多特征的相互時(shí)空關(guān)系輸入至LSTM網(wǎng)絡(luò)中，進(jìn)而輸出多站點(diǎn)多特征的長(zhǎng)期特征依賴關(guān)系。最后將 MSCNN- GALSTM模型與單一LSIM基準(zhǔn)模型和單尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對(duì)比，均方根誤差（RMSE）下降約11%，平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升約20%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， MSCNN- GALSTM預(yù)測(cè)模型在空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中特征提取更加全面、層次更深，預(yù)測(cè)精度更高，并且表現(xiàn)出了更好的泛化能力。
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