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基于注意力机制的PM2.5多阶图卷积网络推断模型
被引量：
1
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作者
彭一非
杨维
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第5期1491-1495,共5页
细颗粒物(PM2.5)与大气环境和人类生活息息相关。城市中PM2.5监测站数量有限,无法提供细粒度PM2.5浓度,而大多数现有的PM2.5浓度推断方法缺乏根据动态时空特征建立多阶相关系数矩阵的能力。为此提出了一种基于注意力机制的PM2.5多阶图...
细颗粒物(PM2.5)与大气环境和人类生活息息相关。城市中PM2.5监测站数量有限,无法提供细粒度PM2.5浓度,而大多数现有的PM2.5浓度推断方法缺乏根据动态时空特征建立多阶相关系数矩阵的能力。为此提出了一种基于注意力机制的PM2.5多阶图卷积网络推断模型(MOSTGCNInf)。该模型在利用图神经网络提取特征关系的同时,采用注意力机制动态构建多阶节点的注意力系数矩阵,并进行时空特征融合来提升PM2.5浓度推断效果。在公开数据集上进行了对比实验,使用准确率和F_(1)值作为评价指标,并通过消融实验验证了方法的有效性。实验结果表明,MOSTGCNInf对PM2.5浓度推断结果有提升作用。
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关键词
PM2.5
相关系数矩阵
多阶
图卷
积
时空特征融合
注意力机制
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职称材料
题名
基于注意力机制的PM2.5多阶图卷积网络推断模型
被引量：
1
1
作者
彭一非
杨维
机构
北京交通大学电子信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第5期1491-1495,共5页
文摘
细颗粒物(PM2.5)与大气环境和人类生活息息相关。城市中PM2.5监测站数量有限,无法提供细粒度PM2.5浓度,而大多数现有的PM2.5浓度推断方法缺乏根据动态时空特征建立多阶相关系数矩阵的能力。为此提出了一种基于注意力机制的PM2.5多阶图卷积网络推断模型(MOSTGCNInf)。该模型在利用图神经网络提取特征关系的同时,采用注意力机制动态构建多阶节点的注意力系数矩阵,并进行时空特征融合来提升PM2.5浓度推断效果。在公开数据集上进行了对比实验,使用准确率和F_(1)值作为评价指标,并通过消融实验验证了方法的有效性。实验结果表明,MOSTGCNInf对PM2.5浓度推断结果有提升作用。
关键词
PM2.5
相关系数矩阵
多阶
图卷
积
时空特征融合
注意力机制
Keywords
PM2.5
correlation coefficient matrix
graph convolution
spatial-temporal feature fusion
multi-order attention mechanism
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制的PM2.5多阶图卷积网络推断模型
彭一非
杨维
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022
1
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