融合改进NBEATSx和时间注意力机制的空气污染预测

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摘 要：针对现有空气污染预测存在结构复杂、对多元变量与不同时间步间依赖关系提取不充分和多步预测精度低的问题，引入了β分布和非线性动态控制函数改进星鸦优化算法（INOA），优化NBEATSx模型参数，提高收敛精度；并融合时间模式注意力机制（TPA）为不同时间尺度的多外生变量自适应分配权重，再结合预测因（剩余12905字）

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