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日前針對空氣質量數值預測多采用單一站點時間序列特征進行濃度預測，沒有考慮空氣質量數值的變化受空間特征的影響。針對該問題提出一種基于時空優化的多尺度神經網絡（ MSCNN- GALSTM）模型用于空氣質量預測，利用一維多尺度卷積核（ MSCNN）提取空氣質量數據中的局部時間關系和空間特征關系，并進行線性拼接融合，得出多站點多特征的相互時空特征關系，結合長短記憶網絡（LSTM）處理時間序列的優勢，并引入遺傳算法（GA）對LSTM網絡的參數集進行全局尋優，把多站點多特征的相互時空關系輸入至LSTM網絡中，進而輸出多站點多特征的長期特征依賴關系。最后將 MSCNN- GALSTM模型與單一LSIM基準模型和單尺度卷積神經網絡模型進行對比，均方根誤差（RMSE）下降約11%，平均預測準確率提升約20%。實驗結果表明， MSCNN- GALSTM預測模型在空氣質量數據預測中特征提取更加全面、層次更深，預測精度更高，并且表現出了更好的泛化能力。
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