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基于图卷积时空神经网络的空气质量预测.pdf

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    摘要

    随着我国工业化水平的发展和人们生活质量的提高，空气污染问题已经越来

    越受到公众的广泛关注。准确的空气质量预测能够帮助政府和相关部门及时采取

    应对措施，降低空气污染对人们身体健康的损害，推动经济社会绿色发展，对实

    现可持续发展具有深远意义。但由于空气质量变化复杂、影响因素众多，传统方

    法在时间和空间维度捕获空气质量变化规律的能力有限。此外，随着图结构在非

    欧氏空间场景的广泛应用，将其与空气质量预测任务相结合将更适合城市实际的

    空间分布。因此，本文以长三角地区作为研究区域，基于空气质量的多种影响因

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