Attention-GRU在PM2.5浓度预测中的应用研究

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摘  要：针对PM2.5浓度预测问题，选取北京市顺义监测站的每小时空气质量数据及其对应的气象数据作为研究样本，提出了一种融合多头注意力机制的GRU模型（Attention-GRU）。该模型利用门控循环单元（GRU）捕捉时间序列中与目标特征的长期依赖关系，并通过多头注意力策略来优化多特征与PM2.5浓度的权重分布，关注影响较大的特征因素，从而提升预测的准确性。（剩余10571字）

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