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基于Informer的PM2.5浓度预测

董浩 孙琳 欧阳峰

马丽丽, 解庆林, 陈南春, 徐会, 陈润竹, 余清凤. 锰氧化物改性硅藻土对水中Cd(Ⅱ)的吸附性能研究[J]. 环境工程, 2017, 35(6): 59-64. doi: 10.13205/j.hjgc.201706013
引用本文: 董浩, 孙琳, 欧阳峰. 基于Informer的PM2.5浓度预测[J]. 环境工程, 2022, 40(6): 48-54,62. doi: 10.13205/j.hjgc.202206006
DONG Hao, SUN Lin, OUYANG Feng. PREDICTION OF PM2.5 CONCENTRATION BASED ON INFORMER[J]. ENVIRONMENTAL ENGINEERING , 2022, 40(6): 48-54,62. doi: 10.13205/j.hjgc.202206006
Citation: DONG Hao, SUN Lin, OUYANG Feng. PREDICTION OF PM2.5 CONCENTRATION BASED ON INFORMER[J]. ENVIRONMENTAL ENGINEERING , 2022, 40(6): 48-54,62. doi: 10.13205/j.hjgc.202206006

基于Informer的PM2.5浓度预测

doi: 10.13205/j.hjgc.202206006
详细信息
    作者简介:

    董浩(1997-),男,硕士研究生,主要研究方向为环境规划和环境管理。swjtudh@qq.com

    通讯作者:

    欧阳峰(1965-),男,教授,主要研究方向为环境规划和环境管理。fengouyang@163.com

PREDICTION OF PM2.5 CONCENTRATION BASED ON INFORMER

  • 摘要: 针对现有PM2.5浓度时序预测模型预测精度不高的问题,基于Informer建立了1个Seq2Seq的单站点PM2.5浓度多步时序预测模型,以历史污染物数据和气象数据为输入,实现对未来一段时间PM2.5浓度的预测。所构建模型基于ProbSparse (概率稀疏)自注意力机制提取所输入的序列信息,能够广泛地捕获输入序列的长期依赖信息,并对影响因子之间复杂的非线性关系进行建模,从而提高预测准确度。采用北京市2015-2019年逐小时空气污染物数据与气象数据进行模型训练、验证和测试,建立与循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)的对比实验并与其他现有研究方法进行比较,结果表明:对未来1~6 h的PM2.5浓度时序预测,Informer的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和可决系数(R2)指标均为最好,实现了较为准确的预测。
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-11-09
  • 网络出版日期:  2022-09-01
  • 刊出日期:  2022-09-01

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