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融合改进NBEATSx和时间注意力机制的空气污染预测
1
作者
李杰
王占刚
《陕西科技大学学报》
北大核心
2024年第5期198-205,共8页
针对现有空气污染预测存在结构复杂、对多元变量与不同时间步间依赖关系提取不充分和多步预测精度低的问题,引入了β分布和非线性动态控制函数改进星鸦优化算法(INOA),优化NBEATSx模型参数,提高收敛精度;并融合时间模式注意力机制(TPA)...
针对现有空气污染预测存在结构复杂、对多元变量与不同时间步间依赖关系提取不充分和多步预测精度低的问题,引入了β分布和非线性动态控制函数改进星鸦优化算法(INOA),优化NBEATSx模型参数,提高收敛精度;并融合时间模式注意力机制(TPA)为不同时间尺度的多外生变量自适应分配权重,再结合预测因子获取时间模式关系.利用所提模型对北京地区的PM2.5进行预测,与传统模型相比精度提高超过18.45%,为空气污染预测提供了一种新方法.
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关键词
空气污染预测
时间模式注意力机制
星鸦优化算法
神经基扩展分析网络
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题名
融合改进NBEATSx和时间注意力机制的空气污染预测
1
作者
李杰
王占刚
机构
北京信息科技大学信息与通信工程学院
出处
《陕西科技大学学报》
北大核心
2024年第5期198-205,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC1800203)
北京市科技创新服务能力建设-基本科研业务费(市级科研类)项目(PXM2019-014224-000026)。
文摘
针对现有空气污染预测存在结构复杂、对多元变量与不同时间步间依赖关系提取不充分和多步预测精度低的问题,引入了β分布和非线性动态控制函数改进星鸦优化算法(INOA),优化NBEATSx模型参数,提高收敛精度;并融合时间模式注意力机制(TPA)为不同时间尺度的多外生变量自适应分配权重,再结合预测因子获取时间模式关系.利用所提模型对北京地区的PM2.5进行预测,与传统模型相比精度提高超过18.45%,为空气污染预测提供了一种新方法.
关键词
空气污染预测
时间模式注意力机制
星鸦优化算法
神经基扩展分析网络
Keywords
air pollution prediction
time pattern attention mechanism
nutcracker optimizer algorithm
neural basis expansion analysis with exogenous variables
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
融合改进NBEATSx和时间注意力机制的空气污染预测
李杰
王占刚
《陕西科技大学学报》
北大核心
2024
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