课题来源某生态环境科研院委托项目案例定位针对城市大气污染监测站点分布不均、多站点时空关联特征挖掘不足、长时序污染物浓度预测精度低等行业痛点依托卷积自编码深度学习技术开展多站点联合空气质量智能监测与预测方法的专利转化与落地研究。1项目背景当前城市大气污染具备显著空间扩散特征区域内各监测站点污染物浓度存在强关联性。传统空气质量监测与预测手段多采用单一站点数据分析、传统机器学习算法无法充分挖掘多站点之间的空间关联与时序演变规律。同时受站点布局不均衡、气象与污染物多维度数据耦合复杂等因素影响常规模型特征提取能力弱、泛化性差难以实现长时间、高精度的连续预测无法满足大气污染精准防控、提前预警的实际业务需求。本专利提出一种基于卷积自编码深度学习的空气质量监测预测方法构建CNN与LSTM自编码融合模型形成空间特征提取-时序特征分析-多站点联合推演-长时序预测输出的全流程监测预测体系。依托全域监测站点历史污染物数据、气象数据深度挖掘数据时空关联关系实现目标站点空气质量连续、精准预测为大气污染防治、应急预警提供数据支撑与技术手段。深度森林从高价值专利挖掘与技术转化角度出发围绕卷积网络空间特征提取、LSTM自编码时序建模、多站点时空联合预测核心技术路径完成包含多站点大气污染时空特征提取方法、卷积自编码空气质量预测模型、长时序污染物浓度连续推演算法在内的发明专利群布局并结合多地城市监测数据完成模型训练、测试与实地验证。2本专利要解决的问题城市空气质量监测站点地理分布不均传统方法难以挖掘多站点污染物、气象数据深层次空间与时序关联关系预测精度受限。单一网络模型或传统机器学习模型无法同时融合时空多维特征长时间序列污染物浓度连续预测效果差模型泛化能力不足。现有预测模型易出现特征损耗、梯度消失、过拟合等问题无法适配不同城市、不同环境下的常态化空气质量监测预警场景。3专利技术核心价值点3.1基于卷积自编码的时空融合空气质量预测模型本发明搭建CAE-Learning深度学习模型整体由卷积神经网络CNN与多层LSTM自编码网络串行构成整体预测逻辑可表示为模型输入为历史D小时多站点污染物与气象二维监测矩阵输出为未来M小时目标站点污染物浓度时序数据。CNN负责提取多站点间空间关联特征LSTM自编码网络挖掘时序演变规律实现时空特征一体化精细化建模。3.2 基于多维卷积的空间关联特征提取方法3.2基于多维卷积的空间关联特征提取方法模型采用全卷积结构开展空间特征学习摒弃池化层减少特征损耗卷积层特征提取计算表达式为依托多维卷积运算对不同监测站点的污染物浓度、气温、风速、湿度等多维数据进行特征融合精准捕捉区域内污染扩散带来的空间相关性提升空间维度特征利用率。3.3基于LSTM自编码网络的时序动态预测方法采用编码器-解码器架构的LSTM自编码网络处理长时序数据LSTM单元核心运算公式为编码器对历史时序数据进行特征压缩生成隐藏向量解码器结合隐藏向量逐时刻推演污染物浓度解决长时序预测梯度消失问题可依据过去72小时监测数据稳定完成未来24小时空气质量连续预测。3.4模型全局优化与误差控制方法为抑制深度网络过拟合问题模型引入弹性网络正则化构建损失函数以观测值与预测值的误差为核心优化目标结合正则项约束模型参数在保证预测精度的同时大幅提升模型在不同城市场景下的迁移能力与泛化性能。结合全域监测数据划分样本区间明确不同区域污染特征与预测误差分布规律针对性优化预警阈值与监测策略。4专利转化验证与分析为验证本技术在大气污染监测场景的实用性与先进性选取多座城市的空气质量监测站点开展实地实验。实验收集多个城市共计数十个监测站点的小时级数据数据时间跨度覆盖多年样本包含PM2.5、PM10、气态污染物及气温、风向、湿度等全维度气象指标完成数据清洗、空值填充与归一化预处理后构建标准数据集。在模型精度验证中以单城市9个监测站点数据为输入对目标站点PM2.5浓度开展预测本模型均方根误差低至8.880相关系数达到0.980预测误差远低于BP、RNN、单一LSTM、CNN-LSTM等传统模型。在泛化能力测试中将模型迁移至四座不同气候、地形特征的城市开展实验模型均保持稳定预测效果各项评价指标显著优于对比算法。模型单次全时序推演速度快可将空气质量预测从传统半日级预警升级为小时级实时预测完全满足环境监测部门实时研判、提前预警的业务需求。5专利转化成效相关技术成果已进入实质转化与权属固化阶段。深度森林与某生态环境科研院围绕“基于深度学习的空气质量监测方法”技术体系完成1项国家发明专利与1项软件著作权的组合布局。后续计划逐步向多地生态环境监测机构、环保科技企业开展规模化技术落地全面部署城市大气污染多站点联合监测系统。应用后可将区域空气质量长时序预测误差大幅降低多站点时空特征识别率显著提升为城市大气污染溯源、联防联控、应急预警提供智能化技术方案助力大气污染防治数字化、智能化升级。山东深度森林信息科技有限公司是一家面向高质量专利“挖掘-设计-转化”的技术服务团队。关注【深度森林】查看更多优质案例。