《表5 不同模型最优预测站点数统计》

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《面向空气质量的时空混合预测模型》

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此外，对于北京市35个环境监测站点，本文使用不同基准模型对各环境站点未来一定时间步长的空气质量进行预测并统计各模型最优预测站点数量，实验结果如表5所示。从表5可以看出在对未来1 h的短期预测中各模型的最优预测站点数量大致相同，但随着预测窗口逐渐增大，ARIMA、SVR、BP模型对空气质量这类时空数据预测能力越来越低。由于GRU模型是一种专门用于处理时间序列的网络，随着预测步长增加，其最优站点统计数量要高于ARIMA、SVR和BP模型，但低于STAQI模型。基于时空混合的STAQI模型随预测步长的增加相比其他基线模型显示出明显的预测优势。