【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及空气质量预报，尤其是一种基于attention-lstm的空气质量多元预测方法。
技术介绍
1、传统的传统空气质量预报主要基于经验公式和统计模型，只能粗略的对空气质量进行预报，而对于复杂的大气化学反应过程和污染物扩散规律等因素考虑不足，预报精度十分有限，并且对于污染源头和污染扩散情况无法做出预测。
2、近年来也有学者利用深度学习开展了针对空气质量的探测研究。这种方法主要通过构建和训练深度神经网络，能够较为准确地预测未来一段时间内的空气质量，相比传统监测方法，这种方法具有精确度高、实时性好、覆盖范围广等优点。目前，学者们利用深度学习方法进行空气质量预测，主要采用卷积神经网络和循环神经网络等模型，结合多种数据来源，如政府监测站、卫星遥感和气象数据，以捕捉空气质量的空间和时间特征。然而，这些方法存在一些缺陷，包括数据质量和可用性问题，如数据缺失和噪声，模型复杂性导致的过拟合风险，以及模型可解释性差。此外，空气质量受多种外部因素影响，单一模型可能无法全面捕捉这些复杂关系。同时，深度学习模型对计算资源的需求较高，实时预测能力受到限制，且不同地区的特征差异使得模型迁移学习面临挑战。这些问题提示研究者在进行空气质量预测时需综合考虑数据多样性、模型优化及外部环境变化。
技术实现思路
1、为解决现有技术存在的计算精度低、计算复杂的问题，本专利技术的目的在于提供一种基于attention-lstm的空气质量多元预测方法。
2、为实现上述目的，本专利技术采用了以下技
3、(1)获取空气质量aqi的历史数据，并进行预处理，预处理后的历史数据组成数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；
4、(2)对数据集中的数据进行特征分析，得到分析的特征，包括季节性、趋势、周期性，根据分析的特征构建lstm网络模型；
5、(3)对lstm网络模型进行改进，得到改进的lstm网络模型；
6、(4)使用训练集对改进的lstm网络模型进行训练，得到训练好的模型；
7、(5)将待预测的空气质量数据输入训练好的模型，获得空气质量预测值，对未来空气质量进行评估，选择对应的预警机制。
8、在步骤(1)中，所述预处理包括使用移动平均法填充缺失值、处理异常值、归一化和标准化，将数据集按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。
9、所述步骤(3)具体是指：在lstm网络模型的顶部添加注意力机制模块，得到改进的lstm网络模型，改进的lstm网络模型包括输入层、lstm层、attention层、加权求和模块、合并层和输出层；
10、所述输入层用于接收输入序列数据；
11、所述lstm层用于处理输入序列数据，捕捉时间依赖性；lstm层由多个lstm单元组成，每个lstm单元均包括输入门、遗忘门和输出门，其中：
12、输入门，用于决定当前输入信息的多少被写入单元状态；
13、遗忘门，用于决定从lstm单元状态中丢弃多少信息；
14、输出门，用于决定当前单元状态的多少信息被输出到下一个时间步；
15、所述attention层用于对于每个lstm单元的输出，计算与当前查询query的相似度；通过softmax函数将相似度转换为权重，确保所有权重之和为1；输出一组注意力权重，表示各时间步的重要性；
16、所述加权求和模块利用注意力权重对lstm层的输出进行加权求和，生成上下文向量；
17、所述合并层将lstm层的的输出与上下文向量采用连接或者加法的方式进行合并，合并后的向量包含lstm的状态信息和上下文信息；
18、所述输出层将合并后的结果传入全连接层，全连接层将合并后的向量映射到目标输出空间生成空气质量预测值。
19、所述步骤(4)具体包括以下步骤：
20、(4a)模型训练与优化：在训练过程中，通过反向传播算法计算损失函数关于模型权重的梯度，优化器利用这些梯度信息来更新网络中的权重，以减小预测值与真实值之间的差异；优化器的目标是逐步调整权重，使得损失函数的值尽可能小；
21、(4b)模型评估：使用验证集进行评估，验证集用于在模型训练过程中评估其性能，使用测试集进行最终评估，测试集用来评价模型的泛化能力；
22、(4c)超参数调整：学习率设为0.01至0.05，批处理大小设为50。
23、在步骤(5)中，所述预警机制是指：
24、当空气质量预测值≤第二阈值时，说明未来空气质量处于常规状态，不向外发出预警信号；
25、当第二阈值＜空气质量预测值≤第一阈值时，说明未来空气质量处于二级污染状态，向外发出二级预警信号；
26、当第一阈值＜空气质量预测值时，说明未来空气质量处于一级污染状态，向外发出一级预警信号；
27、所述第一阈值为150，所述第二阈值为100。
28、由上述技术方案可知，本专利技术的有益效果为：第一，本专利技术中的lstm网络模型能够有效捕捉时间序列数据中的长短期依赖性，适合处理空气质量的时序特征；同时，attention机制使模型能够动态关注对预测结果影响较大的特征，从而提高预测准确性；第二，本专利技术能够同时处理多种输入数据，如气象和交通流量数据，增强了模型的综合性和适应性，通过attention机制，可以更清晰地理解特征对预测结果的影响，提高模型的可解释性，能够提供更准确、可解释的空气质量预测结果；第三，本专利技术通过将空气质量预测值与实际空气质量值y进行误差分析，可以评估模型的准确性，如果误差较小，则说明模型具有较高的预测能力，如果误差较大，则需要进一步优化模型，并针对性地调整模型参数，在考虑到不同地理位置、不同天气条件等因素时，需要对其权重进行调整；第四，本专利技术通过将经过误差分析的attention-lstm空气质量预测模型即改进的lstm网络模型进行应用，对未来的空气质量情况进行预测评估，并及时发出相关预警信息，可以实现对污染源的动态监管，当发现某些污染源可能会对空气质量造成影响时，可以及时采取措施加以限制或治理；还可以提前预测可能出现的重污染天气，从而加强应急响应能力，在重污染天气到来之前采取相应的措施，减少污染物排放、降低空气污染程度，提醒公众注意空气质量状况，引导公众采取相应的防护措施，减少对污染物的暴露，保护身体健康。
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1.一种基于Attention-LSTM的空气质量多元预测方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：
2.根据权利要求1所述的基于Attention-LSTM的空气质量多元预测方法，其特征在于：在步骤(1)中，所述预处理包括使用移动平均法填充缺失值、处理异常值、归一化和标准化，将数据集按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。
3.根据权利要求1所述的基于Attention-LSTM的空气质量多元预测方法，其特征在于：所述步骤(3)具体是指：在LSTM网络模型的顶部添加注意力机制模块，得到改进的LSTM网络模型，改进的LSTM网络模型包括输入层、LSTM层、Attention层、加权求和模块、合并层和输出层；
4.根据权利要求1所述的基于Attention-LSTM的空气质量多元预测方法，其特征在于：所述步骤(4)具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于Attention-LSTM的空气质量多元预测方法，其特征在于：在步骤(5)中，所述预警机制是指：
【技术特征摘要】
1.一种基于attention-lstm的空气质量多元预测方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：
2.根据权利要求1所述的基于attention-lstm的空气质量多元预测方法，其特征在于：在步骤(1)中，所述预处理包括使用移动平均法填充缺失值、处理异常值、归一化和标准化，将数据集按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。
3.根据权利要求1所述的基于attention-lstm的空气质量多元预测方法，其特征在于：所述步骤...
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