基于时空图神经网络的PM2.5浓度时空变化预测方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于时空图神经网络的PM2.5浓度时空变化预测方法及系统。获取各个大气监测站点的大气污染物浓度监测历史数据、全国气象站的气象数据、预测气象数据以及高程数据；构建样本，使用各个大气监测站点经纬度构造邻接矩阵M和权重矩阵W；构建基于时空图神经网络模型预测各个站点预测结果，获取对应的PM2.5浓度预测值。本发明以全国约1500个大气监测站点观测数据为训练集，结合气象、高程等多种数据源，使用基于时空图神经网络，构建一个统一的预测框架，可以同时预测大区域内的PM2.5浓度变化，并且提高预测精度。