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融合图卷积神经网络和注意力机制的PM2.5小时浓度多步预测

傅颖颖 张丰 杜震洪 刘仁义

浙江大学学报（理学版）2021，Vol.48Issue(1)：74-83,10.
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浙江大学学报（理学版）2021，Vol.48Issue(1)：74-83,10.DOI:10.3785/j.issn.1008-9497.2021.01.011

融合图卷积神经网络和注意力机制的PM2.5小时浓度多步预测

Multi-step prediction of PM2.5 hourly concentration by fusing graph convolution neural network and attention mechanism

傅颖颖 1张丰 2杜震洪 1刘仁义2

作者信息

  • 1. 浙江大学 浙江省资源与环境信息系统重点实验室,浙江 杭州 310028
  • 2. 浙江大学 地理信息科学研究所,浙江 杭州 310027
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摘要

关键词

PM2.5小时浓度多步预测/图卷积/注意力机制/深度学习

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

傅颖颖,张丰,杜震洪,刘仁义..融合图卷积神经网络和注意力机制的PM2.5小时浓度多步预测[J].浙江大学学报（理学版）,2021,48(1):74-83,10.

基金项目

国家重点研发计划项目(2018YFB0505000) （2018YFB0505000）

国家自然科学基金资助项目(41871287). （41871287）

浙江大学学报（理学版）

OA北大核心CSCDCSTPCD

1008-9497

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