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公开(公告)号:CN112765229A
公开(公告)日:2021-05-07
申请号:CN202011563544.0
申请日:2020-12-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , G06F16/951 , G01N33/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于多层注意力机制的空气质量推断方法,属于环境空气质量监测领域。本发明将城市划分成大小相同的网格,每个网格的空气质量受到相邻网格区域的影响,为了推断未部署空气质量监测传感器区域准确的空气质量,利用待推断区域、待推断区域周围的网格区域以及已部署传感器区域的时序数据和非时序数据,通过多层注意力机制,自适应地对不同的站点、网格区域、历史时间片数据赋予不同的权值,大大提升模型对空气质量推断的精度。
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公开(公告)号:CN112765229B
公开(公告)日:2022-08-16
申请号:CN202011563544.0
申请日:2020-12-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , G06F16/951 , G01N33/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于多层注意力机制的空气质量推断方法,属于环境空气质量监测领域。本发明将城市划分成大小相同的网格,每个网格的空气质量受到相邻网格区域的影响,为了推断未部署空气质量监测传感器区域准确的空气质量,利用待推断区域、待推断区域周围的网格区域以及已部署传感器区域的时序数据和非时序数据,通过多层注意力机制,自适应地对不同的站点、网格区域、历史时间片数据赋予不同的权值,大大提升模型对空气质量推断的精度。
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