面向深度学习的空气质量预测研究进展

摘要：

空气污染是影响公共卫生的重要因素,空气质量预测是空气污染预警的关键,是近年来环境学、统计学、计算机科学等领域中的热点研究课题.本文综述了空气质量预测方法的研究现状与进展,尤其对近年来新发展起来的深度学习方法在空气质量预测方面的应用进行了系统分析与总结.首先,介绍了空气质量预测方法的演变历程和空气污染数据集.然后,阐述了传统空气质量预测方法.随后,从时间信息、时空信息、注意力机制等角度出发,重点分析和比较了现有面向深度学习的空气质量预测方法的进展.最后,对空气质量预测方法的未来发展趋势进行了总结与展望.

关键词：空气污染、空气质量预测、深度学习、注意力机制

所属期刊栏目：31

分类号：TP391;X51;R122.2

资助基金：国家自然科学基金;浙江省自然科学基金

在线出版日期：2022-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：49-59