新能源与高效节能

本发明的目的是提供一种空气质量预测方法及系统，可在进行空气质量预测时，进行空间特征和时间特征的提取，实现对未设监测站点区域的空气质量预测。 为实现上述目的，本发明提供了如下方案： 一种空气质量预测方法，包括： 获取目标城市的监测站点数据集、地理拓扑数据、气象数据和兴趣点POI数据；所述监测站点数据集包括各个监测站点的空气质量测量数据；所述目标城市的区域划分为监测区域和目标区域；任一目标区域为：所述目标城市中未设有监测站点的区域；任一监测区域为：所述目标城市中设有监测站点的区域；

成果亮点

本发明公开一种空气质量预测方法及系统，涉及空气质量预测领域，预测方法包括：目标城市划分为监测区域(设有监测站点)及目标区域(未设有监测站点)，获取目标城市的监测站点数据集、地理拓扑数据、气象数据和兴趣点POI数据，进一步选取目标区域内的气象数据、POI数据和地理拓扑数据作为特征信息，根据监测站点和目标区域信息获得初始特征信息，之后使用初始特征信息提取空间特征和时间注意力特征，进而利用门控融合机制融合时间注意力特征和空间特征，得到融合特征，最后可根据融合特征预测得到目标区域的空气质量预测结果；本发明对城市中未设有监测站点的区域，也能够实现空气质量的精准预测。

空气质量是城市管理和环境监测的重要指标之一。一种空气质量预测方法及系统，可以基于机器学习算法和数据分析技术，对历史和实时的空气质量数据进行分析和建模，预测未来的空气质量变化趋势。这种方法及系统可广泛应用于城市管理、环保监测、气象预报等领域，帮助人们更好地了解和管理空气质量，制定相应的环境保护措施和应急预案。因此，这种方法及系统具有非常广阔的市场应用前景。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

与现有的空气质量预测方法相比，本发明实施例所提供的预测方法，考虑到了多种因素(气象数据、地理拓扑数据)对空气质量的影响，将多种因素(气象数据、地理拓扑数据)引入参与空气质量预测以提高预测精度。同时，真实的大气环境中，空间某一点的空气质量与其他点的空气质量不是孤立无关的，因此，本发明实施例提取了目标区域与各监测站点之间潜在的空间特征(空间相关性)，并通过时间注意力机制自适应模拟不同时间步长之间的非线性相关性，获取了目标区域的时间注意力特征；进一步，将空间特征和时间注意力特征相融合，还能够获取数据中更高级的潜在信息(融合特征)，进而基于上述融合特征对未设监测站点的目标区域的空气质量进行监测，以获得更为真实和精确的预测结果。

综上，本发明实施例兼顾了多种因素、充分利用时空特性，挖掘出了数据中的潜在信息，实现了对未设监测站地区的空气质量的精准预测