基于Attention机制的LSTM城市交通路网CO与NOx排放预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于Attention机制的LSTM城市交通路网CO与NOx排放预测方法和系统。预测方法包括：收集道路监测数据和车辆特征数据，作为输入数据；筛选出与CO和NOx排放量相关的特征变量作为输入特征变量；对所述输入特征变量的数据集进行数据清洗以及归一化处理；将所述归一化后的特征变量数据集划分为训练集和测试集；构建包括Attention机制层的Attention‑LSTM模型；构建损失函数，配置超参数；将所述归一化后的特征变量数据集输入设置好超参数的Attention‑LSTM模型中进行训练，得到用于交通路网CO和NOx的排放预测模型。本发明专利技术提出的CO与NOx排放预测方法，通过深度学习，能够自动提取和学习交通数据中的关键特征，从而实现更加智能和精确的排放预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及空气污染物预测，特别涉及一种基于attention机制的lstm城市交通路网co与nox排放预测方法及系统。

技术介绍

1、传统的污染物监测方法由于响应速度慢、成本高，难以全面、实时地捕捉城市交通网络中复杂、多变的污染物排放情况。因此，寻找高效、精准的污染物排放预测方法成为亟待解决的问题。

2、随着人工智能技术的不断进步，深度学习特别是基于长短期记忆(long short-term memory，lstm)网络的预测模型在处理时序数据方面显示出了显著的优势。lstm能够有效捕捉序列数据中的长期依赖关系，从而提高预测精度。然而，单纯依赖lstm网络在处理大规模复杂交通数据时，仍可能面临信息提取不充分的问题。为此，可以将注意力(attention)机制引入lstm模型，通过赋予不同交通输入特征不同的权重，可以更好地捕捉关键特征，进一步提升路网排放模型的预测能力和稳定性。

技术实现思路

1、针对现有技术中的部分或全部问题，本专利技术提供一种基于attention机制的lstm城市交通路网c本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于Attention机制的LSTM城市交通路网CO与NOx排放预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于Attention机制的LSTM城市交通路网CO与NOx排放预测方法，其特征在于，使用主成分分析和相关系数法对所述输入数据进行特征分析，筛选出与CO和NOx排放量相关的特征变量作为输入特征变量包括：

3.根据权利要求1所述的基于Attention机制的LSTM城市交通路网CO与NOx排放预测方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的基于Attention机制的LSTM城市交通路网CO与NOx排放预测方法，其特征在于...

【技术特征摘要】

1.一种基于attention机制的lstm城市交通路网co与nox排放预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于attention机制的lstm城市交通路网co与nox排放预测方法，其特征在于，使用主成分分析和相关系数法对所述输入数据进行特征分析，筛选出与co和nox排放量相关的特征变量作为输入特征变量包括：

3.根据权利要求1所述的基于attention机制的lstm城市交通路网co与nox排放预测方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的基于attention机制的lstm城市交通路网co与nox排放预测方法，其特征在于，将所述归一化后的特征变量数据集划分为训练集和测试集包括：

5.根据权利要求1所述的基于attention机制的lstm城市交通路网co与nox排放预测方法，其特征在于，构建包括attention机制层的attention-lstm模型，所述attention机制层包括squeeze...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁海丽，刘华玲，任肖强，周钊，汪小帆，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：