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基于时空相似LSTM的空气质量预测模型

Air quality prediction model based on spatial-temporal similarity LSTM
方伟
朱润苏
江南大学 江苏省模式识别与计算智能工程实验室, 江苏 无锡214122

摘要

由传统机器学习方法组成的空气质量预测模型得到了普遍应用,但是此类模型对于数据有效性,特别是时空相关数据的选取仍旧存在不足。针对深度学习输入数据有效性问题进行研究,提出了一种基于时空相似LSTM的预测模型(spatial-temporal similarity LSTM model,STS-LSTM),以便在时间和空间层面选取更加有效的数据。STS-LSTM分为前序、中序和后序三个模块,前序模块为时空相似选择输入模块,提出了格兰杰因果权重动态时间折叠(Granger causal index weighted dynamic time warping,GCWDTW)算法,用于选取具有更高时空相似性的数据;中序模块使用LSTM作为深度学习网络进行训练;后序模块根据目标站点特征选择不同的输出组合进行集成。STS-LSTM整体模型在空气质量预测误差上较现有算法提升了8%左右,经过有效性选取的数据对于模型精度达到了最高21%的提升。实验结果表明,对于有效数据的选取该算法取得了显著效果,将数据输入输出方法作为应用型深度学习网络的一部分,可以有效提升深度学习网络的最终效果。

基金项目

国家重点研发计划资助项目(2017YFC1601800,2017YFC1601000)
国家自然科学基金资助项目(62073155,61673194,61672263)
江苏省重点研发计划资助项目(BE2017630)
江苏高校“青蓝”工程资助项目

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.01.0011
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2640-2645
文章编号: 1001-3695(2021)09-014-2640-06

发布历史

[2021-09-05] 印刷出版

引用本文

方伟, 朱润苏. 基于时空相似LSTM的空气质量预测模型 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (9): 2640-2645. (Fang Wei, Zhu Runsu. Air quality prediction model based on spatial-temporal similarity LSTM [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (9): 2640-2645. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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