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基于注意力机制的PM2.5浓度预测模型的任务书
1.背景
毒霾事件是近年来全球环境问题引起的，PM2.5浓度是造成毒霾的主要因素之一。了解PM2.5浓度的分布规律和趋势，对处理环境污染问题和保障人民健康有非常重要的意义。因此，建立有效的PM2.5浓度预测模型非常必要，目前基于注意力机制的深度学习方法在时间序列预测任务中已经显示出了很好的效果，本项目旨在探索基于注意力机制的PM2.5浓度预测模型。
2.研究目的
本研究旨在探索基于注意力机制的PM2.5浓度预测模型，主要具体目的如下：
（1）收集PM2.5浓度相关数据，包括历史PM2.5浓度数据、气象数据、环保监测数据等；
（2）探索传统的时间序列预测模型，如ARIMA、LSTM等，并从中发掘特征；
（3）设计并训练基于注意力机制的PM2.5浓度预测模型；
（4）对比不同模型的预测效果并选择最佳的模型。
3.研究内容
本研究的主要内容如下：
（1）收集PM2.5浓度相关数据：本研究将收集历史PM2.5浓度、气象数据、环保监测数据等数据，考虑特征的广度和深度，挖掘高质量的数据源，进行数据清洗和预处理。
（2）传统的时间序列预测模型研究：本研究将探索传统的时间序列预测模型，如ARIMA、LSTM等，并从中发掘特征，探索模型在PM2.5浓度预测方面的应用。
（3）基于注意力机制的PM2.5浓度预测模型设计与训练：设计并训练基于注意力机制的PM2.5浓度预测模型，主要针对时间序列数据，加入注意力机制进行特征提取和加权，以提高预测的准确性和稳定性。
（4）模型对比和评估：对模型的预测效果进行对比和评估，选择出最优的模型。
4.研究方法
本研究将选择以下研究方法：
（1）数据收集：采取数据爬取+采购合并的方式，获得历史PM2.5浓度数据、气象数据、环保监测数据等，进行数据清洗后进行特征提取。
（2）预处理：对数据进行归一化、缺失值填充、异常值处理等预处理方法，提高数据的质量。
（3）传统时间序列预测模型探索：针对已有数据，通过对传统时间序列预测模型进行搭建和训练来发掘特征，并提取有用的PM2.5数据信息。
（4）基于注意力机制的预测模型：在传统时间序列预测模型的基础上，加入注意力机制对特征进行提取和加权处理。
（5）模型评估：选择有效的评估指标，对模型进行评估和对比。
5.研究意义
本研究最主要的意义在于对基于注意力机制的PM2.5浓度预测模型进行了探究，深入挖掘时间序列数据的特征信息，从而有效提高预测准确性并改善人民生活环境，具有理论和实践价值。
6.预期成果
本研究主要预期成果如下：
（1）收集了历史PM2.5浓度数据、气象数据、环保监测数据等，进行数据清洗后获得高质量的数据源。
（2）探索了传统时间序列预测模型，如ARIMA、LSTM等，挖掘出可用于PM2.5浓度预测的特征。
（3）设计并训练了基于注意力机制的PM2.5浓度预测模型，实现了对PM2.5浓度预测的精确度提升。
（4）评估了各个模型的预测效果，选择了最优模型，提升PM2.5浓度的预测质量。