公开(公告)号：CN116108993A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202310110101.3

申请日：2023-02-14

Applicant: 中南林业科技大学

Inventor： 张凌涛 ,  米全 ,  严浩然 ,  谢宇 ,  陆民 ,  王佳琪 ,  冯艳艳

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 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。