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本发明涉及一种基于时序卷积网络算法的空气质量预测方法，以解决现有的空气质量预测方法难以建立精准的预测模型问题。该方法包括以下步骤：1)从一个地区多个观测站获取历史数据并进行预处理；2)将待预测观测站过去第一时间段内的历史数据作为训练集，将其余观测站过去第二时间段内相同时刻的历史数据均值作为验证集，训练集与验证集的样本数比为6:4‑8:2；将训练集和验证集的数据归一化，并转换为三通道格式；3)搭建由因果卷积、膨胀卷积和5层残差块组成的TCN模型；设置模型超参数，利用训练集与验证集对TCN模型进行训
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112668775 A
(43)申请公布日 2021.04.16
(21)申请号 202011565251.6
(22)申请日 2020.12.25
(71)申请人 西安
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