基于ConvGRU的空气污染预测可视分析系统
预测细颗粒污染物浓度是制定防污减排措施的主要途径之一.针对传统的用于预测的大规模数值模拟需要在超级计算机上计算数小时乃至数天,成本高、效率低,甚至影响实效性的问题,提出一种基于卷积门控循环单元(ConvGRU)的细颗粒物污染预测方法.首先设计一个全面损失函数(C-Loss),综合考虑预测结果与实况之间的绝对误差和相对误差,通过与常用的均方损失函数对比,证明C-Loss可以使预测模型更适合细颗粒物;然后根据领域专家需求,设计一个可交互的可视分析系统,领域专家可以高效地获取一系列时刻的预测结果,从而交互式地深入探索大气污染的形成过程与气象因素之间的相关性,为进一步制定防污减排方案提供了科学依据.通过一系列应用示例全面地分析了污染物的形成原因,并验证了预测模型的有效性.
大气污染、可视分析、基于卷积门控循环单元
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划;国家自然科学基金
2024-09-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
928-936