计算机应用

作者：马汉达, 吴亚东

单位：江苏大学 计算机科学与通信工程学院，江苏 镇江 212013

关键词：空气质量预测,多域特征融合,时空特征,周期解耦,门控机制融合,图神经网络

基金：镇江市重点研发计划项目(GY2023034)

在协同融合气象、空间和时间三大信息的时空混合模型中，时间变化建模通常在一维空间中完成。针对一维序列局限于滑动窗口和缺乏对多尺度特征的灵活提取的问题，提出一种多域时空层次图神经网络（MST-HGNN）模型。首先，构建城市全局尺度和站点局部尺度的两级层次图，从而进行空间关系学习；其次，将一维空气质量序列转换为一组基于多个周期的二维张量，并在二维空间上通过多尺度卷积进行周期解耦以捕获频域特征；同时，在一维空间中利用长短期记忆（LSTM）网络拟合时域特征；最后，为避免聚合冗余信息，设计一种门控机制融合模块用于频域和时域特征的多域特征融合。在Urban-Air数据集和长三角城市群数据集上的实验结果表明，相较于多视图多任务时空图卷积网络模型（M2），所提模型在预测第1 h、3 h、6 h、12 h空气质量的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）均低于对比模型。可见，MST-HGNN能在频域上解耦复杂时间模式，利用频域信息弥补时域特征建模的局限性，并结合时域信息更全面地预测空气质量变化。

来源：2025年第2期

《计算机应用》期刊编辑部

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