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

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