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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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