CN111160628A - 一种基于CNN和双注意力seq2seq的空气污染物浓度预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于CNN和双注意力seq2seq的空气污染物浓度预测方法。包括以下步骤：1)获取预测区域站点的一段时间内的历史空气污染物浓度数据；2)对这些历史数据进行预处理，对缺失的数据采用拉格朗日插值法进行填充，进行标准化处理；3)构建组成污染物浓度数据的时空矩阵，并通过CNN提取其空间特征；4)对预测站点的所有污染物历史浓度数据值提取，通过seq2seq模型架构的编码端提取其时间特征；5)在seq2seq的编码端增加特征注意力机制，编、解码端均采用两层LSTM神经网络，同时解码端引入时间注意力机制，6)拼接得到的时间特征和空间特征来更新下一预测时刻的隐层状态，最后解码端的输出得到预测数据。本发明分别引入了特征和时间注意力，同时将时间和空间特征进行融合，从而有效地提高了数据预测精度。
Description
技术领域
本发明属于环境中污染物的时间序列预测领域，具体提出了一种对空气污染物浓度值的预测方法。
背景技术
随着现代社会的进步和城市化进程的加快，人口和工业的高度聚集，对城市的生态环境带来了许多不利的影响。空气质量是评判环境质量的重要指标，近年来逐渐成为环保部门和人民关心的热点问题。根据世界卫生组织2018年空气污染数据显示世界上每十个人中就有九个呼吸着含有大量污染物的空气，每年因室内外空气污染导致全球约800万人过早死亡，其中约三分之一位于西太平洋地区，而当前亚洲的许多地区空气污染水平仍然很高。
PM2.5为空气污染物的主要污染物，对人体健康影响极大，且是雾霾天气的主要成分。通过对大量PM2.5历史检测浓度值的有效分析，得出PM2.5在天气环境下的演变规律，从而对未来一段时间内空气中PM2.5浓度值进行预测。及时、准确地对未来空气中PM2.5的浓度值进行预测，不仅可以给人们出行活动提供帮助，一定程度上减少空气中PM2.5对人体身体健康的影响；也可以为交通控制做出支持，避免因空气污染而带来的交通事故；同时，使空气质量监测部门能够提前了解空气质量变化趋势，并分析其变化原因，采取有效可行的预防和治理措施，实现更为健康、持续、长远的发展。因此，建立准确、有效的PM2.5预测模型具有十分重要的现实意义。
发明内容
本发明的目的在于针对以上问题提出一种基于CNN和双注意力seq2seq的空气污染物浓度预测方法。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的：一种基于CNN和双注意力seq2seq的空气污染物浓度预测方法，包括以下步骤：
(1)数据收集：收集预测区域环境监测站点发布的污染物浓度数据；污染物浓度数据包括AQI、PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2、O3每小时的浓度数据。
(2)预处理：对污染物浓度数据的缺失值利用拉格朗日插值法进行填充，并标准化数据；
(3)CNN提取空间特征：将所述预处理后的数据建立污染物浓度时空矩阵，CNN网络分别通过多层卷积、池化操作提取得到污染物的空间特征；
(4)构建seq2seq结构的注意力模型，将预处理后的数据作为模型的输入数据，经过编码端和解码端输出结果，即为模型的预测数据。
进一步，所述seq2seq结构的注意力模型中seq2seq模型架构由编码端和解码端组成，编码端和解码端均为两层LSTM的神经网络结构，预测值由解码端输出。在所述编码端输入前加入特征注意力机制，解码端输入前加入了时间注意力机制。
进一步，所述编码端和解码端的处理包括，编码端输出上下文向量Ct，该上下文向量与步骤(3)中得到的空间特征Y以及解码端上一时刻的预测值yt-1′进行Concat拼接，更新解码端的隐藏状态。
本发明对污染物历史数据进行了时间和空间层面的特征提取。通过卷积神经网络对污染物浓度时空矩阵进行了卷积、池化操作，有效地得到了空间上的特征。在监测站点的历史数据上利用seq2seq模型架构，基于LSTM神经网络单元的结构在时间层面上有效地提取了特征，并在常规的时间注意力结构下提前添加了一层特征注意力结构，使得可以动态获取PM2.5数据与其他污染物数据之间的关系。从CNN中提取到的空间特征通过Concat的方式与seq2seq模型中的上下文本向量连接，将时间和空间特征进行融合，从而有效地提高数据预测精度。
附图说明
图1是本发明中时空特征的预测模型；
图2是结合了图1中模型的双注意力模型。
具体实施方式
基于CNN和双注意力seq2seq的空气污染物浓度预测方法，其主要实施步骤如下：
步骤一、本发明在对空气质量预测值建模的工程中，首先需要收集预测区域站点的历史空气质量数据。主要包括各个监测站点中AQI、PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2、O3每小时的浓度数据，同时还收集了它们的24小时均值数据，其单位均为微克/立方米。
步骤二、在上述步骤一中，由于数据是从各个站点采集而来，可能存在着设备故障或其他人为因素，导致部分数据缺失。为此需要对数据进行预处理，处理步骤如下：
2.1对连续不超过L(如：5)个缺失数据的点根据其前后数据使用拉格朗日插值法填充；对缺失值连续超过L个以上的样本，则直接删去该样本。
2.2对2.1中处理后的数据进行min-max标准化处理
x为原始数据，min为原始数据中的最小值，max为原始数据中最大值，x*为标准化值。
2.3对2.2中处理后的数据按照6:2:2的比例分别划分为训练集，验证集和测试集。
步骤三、构建基于CNN(Convolutional Neural Networks)的时空特征预测模型。本发明主要是针对污染物PM2.5的浓度值进行预测，因此建立了基于监测站点的污染物浓度数据时空矩阵X。X表示从站点s-m+1到站点s总共m个站点中，时间从t-n+1到t总共n个时间点的污染物PM2.5的浓度时空矩阵。m个站点为距离预测站点最近的m个站点。
在CNN卷积神经网络结构中，主要由两个神经网络层组成。一是卷积层，卷积层中的神经元与上一层相连，提取上一层中的局部特征；二是池化层，池化层作用于每个输入的特征并减小其大小。本发明中使用最大池化。
卷积和池化操作
Hc＝Conv(X)
Hp＝MaxPooling(Hc)
Conv(*)表示卷积操作，MaxPooling(*)表示最大池化。X表示输入的浓度时空矩阵。Hc、Hp分别表示卷积、池化后的结果。
如图1所示，经过多次卷积后，特征最后通过全连接层得到输出。全连接层的计算公式如下：
Y＝g(WHi+b)
其中W和b表示CNN模型需要训练的参数，Hi为全连接层的输入，g(*)表示激活函数，Y为全连接层的输出，本发明中的激活函数采用Relu函数。
CNN模型参数设置：
步骤四，构建双注意力机制的seq2seq(sequence to sequence)模型结构。在添加了双注意力机制的seq2seq模型中，模型能够自适应地提取更多信息。seq2seq模型是一种编码-解码(encoder-decoder)结构，本发明中模型的编、解码端均是由两层的LSTM(LongShort-Term Memory)神经网络组成。
在编码端添加一层特征注意力机制，有助于捕捉各个特征与预测目标的动态关系。给定T个输入序列，每个序列包括N个特征，各个特征分别为污染物浓度的标准化值。向其加入特征注意力机制，公式如下：
其中vl，Wl，Ul，bl均为编码端LSTM神经网络需要训练的参数，ht-1，St-1分别为上一时刻的隐藏状态和神经元状态，xk为t时刻第k维特征取得的值。得到的
表示t时刻，第k维特征的注意力值。
根据注意力值
和softmax函数确定不同特征的权重：
其中
表示t时刻的k维度特征的注意力权重，根据各个特征的权重就可以得到
上式中fe为LSTM网络单元。
因为编码端各个时刻的输入对解码端不同时刻的输出有着不同的影响，为解决此问题，在解码之前加入注意力机制以获得不同的上下文向量，从而使解码端对不同时刻的输入信息有着不同的权重取值。
解码(Decoder)端引入时间注意力机制：
其中vd，wd，Wd，bd均为解码端LSTM神经网络需要训练的参数，
St-1分别为解码端LSTM神经网络上一时刻的输出和隐藏态，ho是该时刻的编码端LSTM神经网络的隐藏状态，
为t时刻得到的注意力参数，通过softmax函数确定i时刻编码端状态的权重：
通过得到的注意力权重和隐藏状态加权得到上下文向量Context(公式中为Ct，表示t时刻的上下文向量)：
hi表示i时刻的隐藏状态，i的取值范围为1到T。T表示时间序列长度。
在解码端，在不同的解码时刻有着不同的上下文向量Ct，代表着对编码端不同时刻的输入有着不同的权重取值，使其对不同时刻采取不一样的关注程度。这是在时间上采取的注意力机制，因此本发明称为时间注意力机制。
解码端部分，在时间层面上，下一时刻的预测值不仅与编码端不同输入时刻的值存在着关联，还与解码端上一时刻的预测值存在关联，因此将上一时刻的预测值yt-1′纳入到对下一时刻的预测中；在空间层面上，监测站点的数据受到周围站点数据的影响，步骤三中获得的空间特征可以与时间特征有效的结合。通过yt-1′与上下文向量Ct、空间特征Y拼接去更新解码端的隐藏状态，作为对下一预测时刻的隐藏状态：
dt＝fd(dt-1,[yt-1′；Ct；Y])
fd为解码端LSTM神经网络单元，[；]表示Concat拼接操作，得到新的隐藏状态后就可以得到最后的预测值：
yt′＝vy(wy[dt；Ct]+by)+bz
其中vy，wy，by，bz为解码端LSTM需要训练的参数，通过参数vy，bz进行线性变换得到最终的预测值yt′。
Seq2seq模型参数设置：
步骤五：模型的训练过程中，通过反向传播算法来训练网络，采用Adam优化算法。由于是预测问题，所以此处采用均方误差来衡量模型预测效果：
本发明利用CNN提取了污染物浓度数据的空间特征，双注意力seq2seq提取了模型的时间特征，有效地结合了浓度数据的时间和空间特征。预测模型在传统的seq2seq模型基础上添加了双注意力机制，第一个特征注意力机制动态的获得了各个污染物之间的相关性，对不同特征采取了不同的权重取值，以此作为编码端的数据输入。因为编码端各个时刻的输入对解码端不同时刻的输出有着不同的影响，为此引入了第二个时间注意力机制，时间注意力机制使得解码端的不同输出时刻对输入端不同输入时刻的有着不同关注度。双注意力机制是在时间层面上对特征信息的提取，CNN对预测站点和相近站点的数据在空间上进行特征信息的提取，同时考虑到预测序列中上一预测值与下一预测值之间存在着相关性，将上一预测结果与时间特征信息，空间特征信息进行结合，得到下一预测过程中的隐藏状态。最终通过该模型获得污染物的预测值。
Claims (8)
1.一种基于CNN和双注意力seq2seq的空气污染物浓度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)数据收集：收集预测区域环境监测站点发布的污染物浓度数据；
(2)预处理：对污染物浓度数据的缺失值利用拉格朗日插值法进行填充，并标准化数据；
(3)CNN提取空间特征：将所述预处理后的数据建立污染物浓度时空矩阵，CNN网络分别通过多层卷积、池化操作提取得到污染物的空间特征；
(4)构建seq2seq结构的注意力模型，将预处理后的数据作为模型的输入数据，经过编码端和解码端输出结果，即为模型的预测数据。
2.根据权利要求1所述一种基于CNN和双注意力seq2seq的空气污染物浓度预测方法，其特征在于：所述污染物浓度数据包括AQI、PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2、O3每小时的浓度数据。
3.根据权利要求1所述一种基于CNN和双注意力seq2seq的空气污染物浓度预测方法，其特征在于：所述标准化数据采用min-max标准化处理，
x为原始数据，min为原始数据中的最小值，max为原始数据中最大值，x*为标准化值。
4.根据权利要求1所述一种基于CNN和双注意力seq2seq的空气污染物浓度预测方法，其特征在于：所述seq2seq结构的注意力模型中seq2seq模型架构由编码端和解码端组成，编码端和解码端均为两层LSTM的神经网络结构，预测值由解码端输出。
5.根据权利要求4所述一种基于CNN和双注意力seq2seq的空气污染物浓度预测方法，其特征在于：在所述编码端输入前加入特征注意力机制，解码端输入前加入了时间注意力机制。
6.根据权利要求1或5所述一种基于CNN和双注意力seq2seq的空气污染物浓度预测方法，其特征在于：所述编码端和解码端的处理包括，编码端输出上下文向量，该上下文向量与步骤(3)中得到的空间特征进行Concat拼接得到新的上下文向量，将新的上下文向量作为解码端的输入。
7.根据权利要求1所述一种基于CNN和双注意力seq2seq的空气污染物浓度预测方法，其特征在于：所述污染物浓度时空矩阵包括预测站点和其相近站点污染物历史数据。
8.根据权利要求1所述一种基于CNN和双注意力seq2seq的空气污染物浓度预测方法，其特征在于：所述解码端通过上一时刻的预测值yt-1′与上下文向量Ct、空间特征Y拼接后去更新解码端的隐藏状态，并通过新的隐藏状态得到预测值。
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