【摘 要】
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大气污染是对人类健康最严重的威胁之一，因此提供更准确的空气质量预报势在必行。随着数据驱动建模技术的发展，利用神经网络模拟大气污染物的传输过程，对城市大气污染物浓度预测模型成为研究热点。 本文构建了一种基于深度学习方法的混合模型，将图卷积网络(GC N )和长短期记忆网络(LS TM)相结合，对城市大气污染物浓度的时空变化进行建模和预测。将不同站点的历史观测数据构建为时空图形序列，将地面空气质量监
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大气污染是对人类健康最严重的威胁之一，因此提供更准确的空气质量预报势在必行。随着数据驱动建模技术的发展，利用神经网络模拟大气污染物的传输过程，对城市大气污染物浓度预测模型成为研究热点。
本文构建了一种基于深度学习方法的混合模型，将图卷积网络(GC N )和长短期记忆网络(LS TM)相结合，对城市大气污染物浓度的时空变化进行建模和预测。将不同站点的历史观测数据构建为时空图形序列，将地面空气质量监测站数据、气象因子、空间因子和时间属性定义为图形信号，利用图卷积网络提取不同监测站观测值之间的空间相关性，使用LSTM捕捉不同时间观测值之间的时间相关性，模拟城市大气污染污染物的时空特征。
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