融合时空特征的浓雾短临趋势预测算法
来源：电子测量技术杂志2023年第19期北京时间：
作者：应嘉顺，张金艺，陈琪
单位：1.上海大学特种光纤与光接入网重点实验室 上海 200444; 2.上海大学特种光纤与先进通信国际合作联合实验室 上海 200444; 3.上海三思电子工程有限公司 上海 201100
摘要：为减少浓雾可能导致的各项损失，浓雾短临趋势预测已成为气象短临预测领域的研究热点。然而，目前相关研究较多侧重于浓雾所具有的时间特征，忽略其空间特征，从而导致预测准确率较低。为此，提出一种融合时空特征的浓雾短临趋势预测算法。该算法通过将多气象站点抽象为图数据的节点，引入图注意力网络，实现空间特征的提取；在此基础上，针对性地调整长短期记忆网络，结合时间信息，对所提取的空间特征进一步提取时间特征，实现特征级融合，并使用全连接层输出能见度预测值；最后根据能见度预测值，对浓雾短临趋势开展预测。本文所提算法针对美国国家环境信息中心的公开气象数据开展了2 h内的浓雾短临趋势预测实验，实验结果表明所提算法的F1-score和TS-score较基线模型有2%~12%的提升，证明所提算法具有良好的实际应用价值。
关键词：浓雾短临趋势预测;时空特征融合;图注意力网络;长短期记忆网络
基金资助：上海市闵行区重大产业技术攻关计划(2022MHZD19)、十三五国家重点研发计划项目(2017YFB0403500)、高等学校学科创新引智计划(111)项目(D20031)资助
