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基于时空深度神经网络的空气质量预测研究.pdf

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    摘要

    摘要

    随着科技与城市工业化的发展，空气污染逐渐走进了人们的视野，空气污染

    不仅对植物、气候有着显著的影响，严重时还会危害人体健康。准确的空气质量

    预测手段，可以有效降低空气污染所造成的损害。然而，由于影响空气质量的因

    素复杂多变，空气质量预测仍面临着许多挑战与难点。目前，大多数的空气质量

    预测模型采用了近似时间序列预测的方法。虽然这些模型可以有效利用空气质量

    的时间趋势，但往往忽略了空气质量数据的空间相关性，或是没有挖掘深层的时

    空模式，此外，空

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