基于注意力机制的移动污染源遥测误差补偿方法

来源：计算机技术与发展杂志2025年第01期北京时间：

作者：上官彰洋;刘俊*

摘要：移动污染源遥测感应在实际测量环境中,多种干扰因素同时存在且机制各异,并且环境条件具有时变性,测量误差可能受外部因素的影响而不断变化;针对这一问题,提出了一种基于虚拟观测序列-长短期记忆神经网络-注意力机制(VOS-LSTM-AM)的误差补偿方法。 虚拟观测序列通过将原有多干扰的传感器测量过程分解为多个单干扰的虚拟观测序列,避免了多种干扰机制同时作用的复杂情况;使用 LSTM 作为虚拟观测序列的基准模型,并将 LSTM 与时间注意力机制结合,捕捉通道中序列的时间依赖关系;引入虚拟通道注意力机制,自适应地发现环境因素与各个虚拟通道的隐藏状态,完成多通道间的数据融合。 实验结果表明,该模型能够动态调整虚拟通道权重以更好地适应环境变化,从而提高了误差补偿模型的预测性能。

关键词：移动污染源;遥测感应;误差补偿;虚拟观测序列;注意力机制;长短期记忆网络