基于注意力常微分方程的PM_(2.5)浓度预测及其可解释性分析

作     者：王培晓 张恒才 张彤 陆锋 WANG Peixiao;ZHANG Hengcai;ZHANG Tong;LU Feng

作者机构：中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 政务大数据应用省部共建协同创新中心福州350003 

基　　金：国家重点研发计划项目(2022YFB3904102) 国家博士后创新人才支持计划项目(BX20230360) 中国博士后面上资助项目(2023M743454) 中国科学院特别研究助理项目 国家自然科学基金项目(42371470) 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金项目(23I03) 资源与环境信息系统国家重点实验室创新项目(08R8A092YA) 

出 版 物：《地球信息科学学报》 (Journal of Geo-information Science)

年 卷 期：2024年第26卷第6期

页      码：1363-1373页

摘      要：可解释的准确预测PM_(2.5)浓度变化可以有助于人类规避暴露风险,对人类健康风险评估和政策实施具有重要意义。目前已有PM_(2.5)浓度预测模型过多专注于提升模型预测精度,但忽略了模型的可解释性,造成模型可复用性和可信任度较差。鉴于此,本文提出了一种兼顾模型预测精度与模型可解释性的注意力时空常微分方程模型(Attentional SpatioTemporal Ordinary Differential Equation,ASTODE)用于PM_(2.5)浓度预测任务。具体而言,本文将神经常微分方程集成至PM_(2.5)浓度预测任务中,以提升预测模型的可解释性。此外,针对传统神经常微分方程难以挖掘PM_(2.5)浓度数据中空间依赖关系的挑战,本文提出了一种新颖时空导数网络将传统神经常微分方程扩展到了时空常微分方程。针对传统神经常微分方程难以挖掘PM_(2.5)浓度数据中长期依赖关系的挑战,本文设计了一种时空注意力机制去融合多个时间节点的隐藏状态。本文采用真实的PM_(2.5)浓度数据集对提出的ASTODE模型进行了验证。实验结果表明,ASTODE模型不仅在预测精度上优于或逼近于存在的6个基线方法,并且在可视化的视角下具有良好的可解释性。

主 题 词：PM_(2.5)浓度预测 空气污染 节能减排 时空预测 注意力机制 神经常微分方程 时空常微分方程 模型可解释性 

学科分类：07[理学] 070602[070602] 0706[理学-大气科学类] 

核心收录：

D　O　I：10.12082/dqxxkx.2024.230678

馆 藏 号：203127954...