[发明专利]一种基于多维度二次特征提取的多任务学习的空气质量预测方法有效
| 申请号： | 202010581735.3 | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN111814956B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 韩启龙;门瑞;陈睿;宋洪涛;张可佳;李洪坤;张育怀;李一豪;肖世桐;李佳航 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/26;G01N33/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 孙莉莉 |
| 地址： | 150001 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于多维度二次特征提取的多任务学习的空气质量预测方法，所述方法包括获取数据、数据预处理、选取污染物、建立多维度二次特征提取的卷积神经网络模型和长短期记忆网络模型、建立多维度二次特征提取的多任务学习模型和验证步骤。本发明针对传统时空数据建模时仅考虑时间内部相关性和空间内部相关性，未考虑到时空之间的相关性的问题。本发明从空间、时间和时空三个角度考虑与污染物值相关的影响信息，通过多任务学习对多个时间、空间任务间的相互影响的学习来降低预测偏差，使得时间、空间模型的预测精度更准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多维 二次 特征 提取 任务 学习 空气质量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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