19IJCAI Multi-Group Encoder-Decoder Networks to Fuse Heterogeneous Data for Next-Day Air Quality Pre

本文提出multi-group Encoder-Decoder networks (MGED-Net) 模型融合多种输入特征,解决预测一天后预测给定站点,给定污染物种类(PM2.5)的污染程度的问题。 难点:时空数据都存在,面临异构数据融合的问题;需要进行较长时间(一天)的预测。针对这些难点,本文提出了一个多组数据的Encoder-Decoder模型,主要贡献有三点。 将空间网格的天气数据(包括历
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