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本发明公开了一种基于自适应动态图神经网络的空气质量预测方法,属于大气污染领域。大多数现有的空气质量预测方法往往只能使用人为先验信息进行建图,从而容易引入一些不准确的连边信息。本发明创造性地提出了一种融合自适应动态连边学习的图神经网络模型,其中包括图上消息传递模块、多图融合模块、循环时序预测模块,优化了站点间相关性图神经网络的建模方式,能够输出准确的未来长期空气质量预测结果。本发明在3个真实空气质量预测数据集上进行实验,评价指标均表明本发明超越当前所有最先进的未来空气质量预测方法。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114881358 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210625446.8
(22)申请日 2022.06.02
(71)申请人 北京师范大学
地址 100875
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