【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于空气污染物预测领域，具体是一种基于多尺度时空谱特征融合框架的多种空气污染物预测方法。
技术介绍
1、随着全球经济的快速发展和城市化进程的加速，城市空气质量问题日益突出，大气污染对生态系统和人类活动造成严重危害。大气污染物主要包括气态物质(no2、co、o3和so2)和颗粒物(pm2.5和pm10)。短时间暴露在高浓度大气污染中会引起呼吸困难、心肺疾病等严重的健康风险，长时间暴露可能引发癌症。近年来，政府和公众对空气质量实时、准确和快速预测的需求日益增加。在给定时间空间范围内对多种大气污染物的浓度进行科学预测至关重要，多种污染物预测有助于揭示各污染物之间的相互作用，为制定有针对性的污染防控措施提供科学依据。
2、现有技术主要是通过考虑空气质量数据的空间和时间特征进行建模。现有的空气污染物预测方法包括时间序列分析方法(arima模型)、机器学习方法(随机森林、支持向量回归)以及深度学习模型(rnn、lstm)。随着图神经网络和图注意力机制的发展，动态变化的空间信息被纳入预测建模过程中，显著提高了预测精度。然而，现有...
【技术保护点】
1.一种基于多尺度时空谱特征融合框架的多种空气污染物预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于多尺度时空谱特征融合框架的多种空气污染物预测方法，其特征在于，步骤S2中，所述预处理包括缺失值处理、异常值处理、训练集和测试集划分。
3.如权利要求1所述的基于多尺度时空谱特征融合框架的多种空气污染物预测方法，其特征在于，步骤S3中，所述多尺度时空谱特征融合模型包括：输入层、特征提取与融合层以及输出层。
4.如权利要求3所述的基于多尺度时空谱特征融合框架的多种空气污染物预测方法，其特征在于，所述输入层是将各个站点...
【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度时空谱特征融合框架的多种空气污染物预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于多尺度时空谱特征融合框架的多种空气污染物预测方法，其特征在于，步骤s2中，所述预处理包括缺失值处理、异常值处理、训练集和测试集划分。
3.如权利要求1所述的基于多尺度时空谱特征融合框架的多种空气污染物预测方法，其特征在于，步骤s3中，所述多尺度时空谱特征融合模型包括：输入层、特征提取与融合层以及输出层。
4.如权利要求3所述的基于多尺度时空谱特征融合框架的多种空气污染物预测方法，其特征在于，所述输入层是将各个站点的多种空气污染物浓度时序数据，整理成包含时序信息的多变量特征矩阵x∈rt×n×m；其中，t为时间窗口长度，n为空气质量监测站个数，m为污染物个数。
5.如权利要求3所述的基于多尺度时空谱特征融合框架的多种空气污染物预测方法，其特征在于，所述特征提取...
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