融合改進NBEATSx和時間注意力機制的空氣污染預(yù)測

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摘 要：針對現(xiàn)有空氣污染預(yù)測存在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、對多元變量與不同時間步間依賴關(guān)系提取不充分和多步預(yù)測精度低的問題，引入了β分布和非線性動態(tài)控制函數(shù)改進星鴉優(yōu)化算法（INOA），優(yōu)化NBEATSx模型參數(shù)，提高收斂精度；并融合時間模式注意力機制（TPA）為不同時間尺度的多外生變量自適應(yīng)分配權(quán)重，再結(jié)合預(yù)測因（剩余12905字）