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结合自适应权重的MPC-LSTM空气质量预测方法
专利申请号：CN202310110101.3
公 开 号：CN116108993A
发 明 人：张凌涛 米全 严浩然 谢宇 陆民 王佳琪 冯艳艳
代 理 人：莫兆忠
代理机构：北京盛询知识产权代理有限公司
专利类型：发明专利
申 请 日：20230512
公 开 日：20230214
专利主分类号：G06Q10/04
关 键 词：预测模型 数据集 构建 预处理 预测 记忆神经网络 空气质量数据 空气质量样本 注意力机制 并行卷积 融合网络 特征关系 多尺度 自适应 权重 优权 挖掘
摘 要：本发明提供了结合自适应权重的MPC‑LSTM空气质量预测方法，包括：构建空气质量样本的数据集，并对所述数据集进行预处理；构建MPC‑LSTM空气质量预测模型；基于预处理后的所述数据集，对所述MPC‑LSTM空气质量预测模型进行训练；基于训练后的所述MPC‑LSTM空气质量预测模型，获取预测的空气质量数据。本发明结合了多尺度并行卷积融合网络、长短记忆神经网络和注意力机制，实现了对数据潜在特征关系的进一步挖掘，并选出最优权重，构建出最优的空气质量预测模型，从而提高空气质量预测精度。
