[發明專利]空氣質量預測模型訓練方法、空氣質量預測方法及裝置

在審

• 申請號: 202011548395.0
• 申請日: 2020-12-23
• 公開（公告）號: CN112541302A
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發明（設計）人: 韓金棟;劉浩
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F119/02
• 代理公司: 北京市鑄成律師事務所 11313
• 代理人: 郭麗祥;楊瑾瑾

本公開公開了空氣質量預測模型訓練方法、空氣質量預測方法及裝置，涉及深度學習、大數據等人工智能領域。具體實現方案為：根據多個區域之間的空間相關性信息，建立空氣質量預測模型；根據多個區域之間的空氣質量的觀測值以及所述空氣質量預測模型輸出的多個區域的空氣質量的預測值，對所述空氣質量預測模型進行調整。本公開能夠提高空氣質量預測結果的準確性。

技術領域

本公開涉及計算機技術領域，尤其涉及深度學習、大數據等人工智能領域。

背景技術

隨著經濟科技的發展，人們生活條件的提高，人們對生命健康的關注度也越來越高，對生活環境也具有越來越高的品質和安全性要求。

由于工業化水平的快速提高，空氣質量成為與人們生命健康問題密切相關的因素之一，對空氣質量預測的需求也在天氣預報、旅游出行等領域逐步提升。預測數據能夠足夠準確是人們對空氣質量預測和天氣預報的首要需求之一。

發明內容

本公開提供了一種空氣質量預測模型訓練方法、空氣質量預測方法、裝置、設備以及存儲介質。

根據本公開的一方面，提供了一種空氣質量預測模型訓練方法，其中，方法包括：

根據多個區域之間的空間相關性信息，建立空氣質量預測模型；

根據多個區域之間的空氣質量的觀測值以及空氣質量預測模型輸出的多個區域的空氣質量的預測值，對空氣質量預測模型進行調整。

根據本公開的另一方面，提供了一種空氣質量預測方法，其中，包括：

將多個區域之間的空間相關性信息作為輸入數據，輸入空氣質量預測模型，得到空氣質量預測值，空氣質量預測模型為本公開任意一項實施例所提供的空氣質量預測模型。

根據本公開的另一方面，提供了一種空氣質量預測模型訓練裝置，其中，裝置包括：

建立模塊，用于根據多個區域之間的空間相關性信息，建立空氣質量預測模型；

調整模塊，用于根據多個區域之間的空氣質量的觀測值以及空氣質量預測模型輸出的多個區域的空氣質量的預測值，對空氣質量預測模型進行調整。

根據本公開的另一方面，提供了一種空氣質量預測裝置，其中，包括：

預測模塊，用于將多個區域之間的空間相關性信息作為輸入數據，輸入空氣質量預測模型，得到空氣質量預測值，空氣質量預測模型為本公開任意一項實施例所提供的空氣質量預測模型。

根據本公開的另一方面，提供了一種電子設備，包括：

至少一個處理器；以及

與該至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

該存儲器存儲有可被該至少一個處理器執行的指令，該指令被該至少一個處理器執行，以使該至少一個處理器能夠執行本公開任一實施例中的方法。

根據本公開的另一方面，提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，該計算機指令用于使計算機執行本公開任一實施例中的方法。

根據本公開的另一方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現本公開任一實施例中的方法。

根據本公開的技術，提高了空氣質量預測的準確性。

應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

附圖說明

附圖用于更好地理解本方案，不構成對本公開的限定。其中：

圖1是根據本公開第一實施例的空氣質量預測模型訓練方法流程示意圖；