(19)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局(12)發(fā)明專利(22)申請(qǐng)日2025.01.03(43)申請(qǐng)公布日2025.04.15地址100160北京市豐臺(tái)區(qū)南四環(huán)西路188號(hào)十六區(qū)19號(hào)樓9層101內(nèi)2647號(hào)務(wù)所(特殊普通合伙)34239G06Q50/26(2024.(56)對(duì)比文件權(quán)利要求書4頁(yè)說明書10頁(yè)附圖1頁(yè)一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的空氣污染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)本發(fā)明公開了一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的空氣污染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與預(yù)警方法，包括如下步驟：S1、采預(yù)處理數(shù)據(jù)；S2、構(gòu)建多任務(wù)學(xué)習(xí)模型，基于改進(jìn)定預(yù)測(cè)層參數(shù)；S4、對(duì)初步預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，生成優(yōu)化后的預(yù)測(cè)結(jié)果；S5、生成風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，綜合時(shí)間和空間維度的風(fēng)險(xiǎn)信息生成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告；S2、構(gòu)建多任務(wù)學(xué)習(xí)模型，基于改進(jìn)的多頭注意力機(jī)制，通過多任務(wù)學(xué)習(xí)模型生成初步預(yù)測(cè)結(jié)果2S3、定義多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，根據(jù)共享特征S5、將預(yù)測(cè)的污染物濃度與預(yù)設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行映射，生成不同區(qū)域和不同時(shí)間報(bào)告；2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的空氣污染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與預(yù)警方法，其特層，所述共享特征提取層提取污染物時(shí)空特征，所述任務(wù)特定預(yù)S22、將生成的預(yù)處理數(shù)據(jù)X輸入多任務(wù)學(xué)述多尺度卷積操作使用卷積核大小為3×3,5×5和7×7:Fcony=Concat(z(3),z(3和值矩陣：S25、引入時(shí)間衰減因子和空間權(quán)重：其中，Attention(Q,K,V)表示多頭注意力機(jī)制公式，○表示逐元素乘法，d表示鍵向量S26、在多頭注意力機(jī)制輸出后加入層次融合模塊，對(duì)不同時(shí)間尺度的特征進(jìn)行組合，生成共享特征矩陣：Fsharea=β·Attention(Q,K,V)+(1-其中，表示初步預(yù)測(cè)結(jié)果，W和b表示任務(wù)特定卷積權(quán)重矩陣和偏置向量，g,表示門控因子，W和b表示門控權(quán)重矩陣和偏置向量。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的空氣污染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與預(yù)警方法，其特S31、定義多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，所述多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)指導(dǎo)共享特征提取層和任務(wù)特定預(yù)測(cè)層的聯(lián)合優(yōu)化，所述多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)的優(yōu)化目標(biāo)包括最小化每個(gè)任務(wù)的損失以及最大化任務(wù)間的協(xié)同效果：其中，[表示多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，L(,y)表示任務(wù)t的損失函數(shù)，為交叉熵?fù)p失函數(shù)，YtⅡ表示二范數(shù)的平方，T表示任務(wù)的總數(shù)；S32、利用任務(wù)損失函數(shù)的變化動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)權(quán)重γt:S33、計(jì)算共享特征提取層的梯度，并生成任務(wù)特定的正負(fù)樣本特征：4S34、構(gòu)建對(duì)比學(xué)習(xí)損失函數(shù)，進(jìn)一步優(yōu)化任務(wù)間特征的區(qū)分性和協(xié)同性：其中，Ccontrast表示對(duì)比學(xué)習(xí)損失函數(shù)，sim表示余弦相似度，F(xiàn)表示共享特征提取層提取的特征；S35、結(jié)合對(duì)比學(xué)習(xí)損失函數(shù)和多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，優(yōu)化共享特征提取層參數(shù)和任務(wù)特定預(yù)測(cè)層參數(shù)：Ltotal=L+λcontrast·Lco取層參數(shù)，0表示任務(wù)特定預(yù)測(cè)層參數(shù)，n表示學(xué)習(xí)率，用于控制參數(shù)更新的步長(zhǎng)。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的空氣污染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與預(yù)警方法，其特S51、根據(jù)預(yù)設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，將污染物濃度與風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行映射；S52、利用預(yù)測(cè)的污染物濃度計(jì)算對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)：等級(jí)的個(gè)數(shù)，C表示風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分界點(diǎn)；S54、根據(jù)優(yōu)化后的預(yù)測(cè)結(jié)果的時(shí)間序列計(jì)算動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，對(duì)不同地理位置的污染物濃度預(yù)測(cè)結(jié)果計(jì)算空間風(fēng)險(xiǎn)分布；S55、綜合所有任務(wù)的時(shí)間和空間維度的風(fēng)險(xiǎn)信息，生成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告，所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告包括各個(gè)污染物的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、區(qū)域綜合風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、時(shí)間序列風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)空間分布圖。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的空氣污染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與預(yù)警方法，其特5和Cmx分別表示污染物濃度的最小值和最大值；S62、設(shè)定動(dòng)態(tài)預(yù)警規(guī)則，所述動(dòng)態(tài)預(yù)警規(guī)則包括時(shí)間、空間和污染物濃度的多維觸發(fā)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，Ttime和Tspac分別表示時(shí)間維度風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和空間其中，Ea1ert表示聯(lián)合預(yù)警值，I(·)表示指示函數(shù)，當(dāng)條件滿足時(shí)Ea1ert為1,否則為0,Rovera?1、Rtime和Rspace分別表示整體風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、時(shí)間維度風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和空間維度風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，時(shí)間和污染物。6一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的空氣污染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與預(yù)警方法技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及空氣污染預(yù)測(cè)與預(yù)警領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的空氣污染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與預(yù)警方法。背景技術(shù)[0002]傳統(tǒng)的空氣污染預(yù)測(cè)方法主要基于統(tǒng)計(jì)模型和物理模型。統(tǒng)計(jì)模型，如時(shí)間序列分析模型和回歸模型，利用歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)。這些方法在數(shù)據(jù)較為穩(wěn)定的情況下表現(xiàn)良好，但對(duì)復(fù)雜的時(shí)空相關(guān)性和污染物之間的相互作用能力不足。物理模型則依賴于大氣化學(xué)和氣象動(dòng)力學(xué)原理，通過模擬污染物的傳輸和轉(zhuǎn)化過程進(jìn)行預(yù)測(cè)。這類模型需要精確的初始條件和大量的計(jì)算資源，且對(duì)多源數(shù)據(jù)的適應(yīng)性較差，預(yù)測(cè)的實(shí)時(shí)性和精度難以滿足實(shí)際需求。[0003]近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的空氣污染預(yù)測(cè)方法逐漸興起。這些方法可以利用大規(guī)模多源數(shù)據(jù)挖掘潛在規(guī)律，并結(jié)合非線性建模能力實(shí)現(xiàn)高精度預(yù)測(cè)。然而，現(xiàn)有基于單任務(wù)學(xué)習(xí)的模型通常僅關(guān)注某一特定污染物或單一任務(wù)，未能充分利用污染物之間的關(guān)聯(lián)性和時(shí)空動(dòng)態(tài)變化的特征。這種單一任務(wù)預(yù)測(cè)方法容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)利用率低、模型計(jì)算冗余以及預(yù)測(cè)精度的瓶頸。此外，單任務(wù)模型難以同時(shí)處理多任務(wù)目標(biāo)，無(wú)法有效支持區(qū)域級(jí)的空氣質(zhì)量綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警。[0004]現(xiàn)有基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的模型雖然在一定程度上解決了上述問題，但也存在顯著的局限性。一方面，多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的共享特征提取能力有限，在處理高維異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)難以準(zhǔn)確捕獲多污染物的復(fù)雜時(shí)空動(dòng)態(tài)關(guān)系。另一方面，現(xiàn)有方法中的特征提取通常采用標(biāo)準(zhǔn)注意力機(jī)制，未能針對(duì)空氣污染場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化，例如未充分考慮時(shí)間序列和空間特征之間的深度關(guān)聯(lián)。此外，傳統(tǒng)的多任務(wù)學(xué)習(xí)方法往往采用單一的損失優(yōu)化目標(biāo)，缺乏任務(wù)間協(xié)同的動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整和對(duì)特征區(qū)分性的有效優(yōu)化，這導(dǎo)致模型在面對(duì)復(fù)雜多任務(wù)場(chǎng)景時(shí)表現(xiàn)不[0005]在空氣污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警領(lǐng)域，現(xiàn)有技術(shù)主要依賴固定的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和簡(jiǎn)單的規(guī)則觸發(fā)預(yù)警。這種方法無(wú)法動(dòng)態(tài)適應(yīng)污染物濃度的時(shí)空變化和區(qū)域差異，難以為不同區(qū)域提供定制化、精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告和預(yù)警信息。此外，現(xiàn)有的可視化方法多以靜態(tài)圖表形式呈現(xiàn)，未能結(jié)合時(shí)間和空間維度動(dòng)態(tài)展示污染風(fēng)險(xiǎn)的演變過程，難以滿足決策支持的實(shí)際需求。[0006]因此，如何提供一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的空氣污染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與預(yù)警方法是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問題。發(fā)明內(nèi)容[0007]本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的空氣污染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與預(yù)警方法，本發(fā)明創(chuàng)新性地結(jié)合多目標(biāo)優(yōu)化、對(duì)比學(xué)習(xí)以及改進(jìn)的多頭注意力機(jī)制，設(shè)計(jì)了一種能夠動(dòng)態(tài)捕捉多污染物時(shí)空特征的高效預(yù)測(cè)與預(yù)警模型，通過引入動(dòng)態(tài)預(yù)警規(guī)則和時(shí)間-空7[0012]S4、將優(yōu)化后的共享特征提取層和任務(wù)特定預(yù)測(cè)層參數(shù)應(yīng)用到多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的濃度和時(shí)空變化趨勢(shì)；所述多尺度卷積操作使用卷積核大小為3×3,5×5和7×7:操作；8空間關(guān)聯(lián)信息，在標(biāo)準(zhǔn)多頭注意力機(jī)制的基礎(chǔ)上，加入時(shí)間權(quán)重矩陣調(diào)整特征，并計(jì)算查[0029]S26、在多頭注意力機(jī)制輸出后加入層次融合模塊，對(duì)不同時(shí)間尺度的特征進(jìn)行組示門控因子，Wg和b表示門控權(quán)重矩陣和偏置向量。[0038]S31、定義多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，所述多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)指導(dǎo)共享特征提取層和任務(wù)特定預(yù)測(cè)層的聯(lián)合優(yōu)化，所述多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)的優(yōu)化目標(biāo)包括最小化每個(gè)任務(wù)的損失以及最大化任務(wù)間的協(xié)同效果：[0040]其中，L表示多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，Lt(,yt)表示任務(wù)t的損失函數(shù)，為交叉熵?fù)p失函數(shù)，γ表示任務(wù)權(quán)重，S表示正則化系數(shù)，和I分別表示任務(wù)i和任務(wù)j的共享特[0041]S32、利用任務(wù)損失函數(shù)的變化動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)權(quán)重Y:[0044]S33、計(jì)算共享特征提取層的梯度，并生成任務(wù)特定的正負(fù)樣本特征：9[0066]S62、設(shè)定動(dòng)態(tài)預(yù)警規(guī)則，所述動(dòng)態(tài)預(yù)警規(guī)則包括時(shí)間、空間和污染物濃度的多維觸發(fā)條件：[0068]其中，N表示時(shí)間步，R表示風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，(x,,y)表示區(qū)域網(wǎng)格，RXy)表示區(qū)域網(wǎng)預(yù)警時(shí)間和污染物。[0073]本發(fā)明的有益效果是：[0074]首先，本發(fā)明通過引入多任務(wù)學(xué)習(xí)模型，顯著提升了空氣污染濃度預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的精度和效率，與傳統(tǒng)的單任務(wù)學(xué)習(xí)模型相比，本發(fā)明能夠同時(shí)處理多種污染物的濃度預(yù)測(cè)任務(wù)，并捕捉污染物之間復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性和時(shí)空動(dòng)態(tài)特征。這種協(xié)同建模的方式，不僅提高了數(shù)據(jù)利用率，還避免了單任務(wù)模型中數(shù)據(jù)冗余和計(jì)算資源浪費(fèi)的問題。[0075]其次，本發(fā)明通過對(duì)多頭注意力機(jī)制的改進(jìn)，深度融合了時(shí)間序列信息和空間特征，使模型在處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)更加優(yōu)越。時(shí)間衰減因子和空間權(quán)重矩陣的引入，使得注意力機(jī)制能夠根據(jù)污染物的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化自適應(yīng)地調(diào)整特征權(quán)重，確保提取的特征更具時(shí)空關(guān)聯(lián)性和預(yù)測(cè)價(jià)值。此外，層次融合模塊的設(shè)計(jì)，使得模型能夠綜合不同時(shí)間尺度的特征，提高了共享特征提取層的表達(dá)能力，為污染物濃度和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的精確預(yù)測(cè)奠定了基礎(chǔ)。[0076]此外，在優(yōu)化過程中，本發(fā)明結(jié)合多目標(biāo)優(yōu)化和對(duì)比學(xué)習(xí)技術(shù)，不僅最小化了各任務(wù)的獨(dú)立損失，還通過特定的正負(fù)樣本構(gòu)造優(yōu)化了任務(wù)間的協(xié)同性和特征區(qū)分性。動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)權(quán)重的機(jī)制確保了在不同階段對(duì)各任務(wù)的關(guān)注度合理分配，從而提高了模型的整體優(yōu)化效果。這種多目標(biāo)優(yōu)化方法彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法中任務(wù)間協(xié)作不足的問題，使得預(yù)測(cè)結(jié)果在復(fù)雜場(chǎng)景下具有更高的魯棒性和可靠性。[0077]最后，在空氣污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警方面，本發(fā)明提出了動(dòng)態(tài)預(yù)警規(guī)則和聯(lián)合預(yù)警機(jī)制，根據(jù)不同區(qū)域和時(shí)間段的污染物濃度變化自動(dòng)調(diào)整預(yù)警閾值和觸發(fā)條件，相比于傳統(tǒng)固定規(guī)則的預(yù)警方法，本發(fā)明的動(dòng)態(tài)預(yù)警機(jī)制更加靈活，能夠識(shí)別污染高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和時(shí)間段，提高了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。附圖說明[0078]附圖用來(lái)提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與本發(fā)明的實(shí)[0079]圖1為本發(fā)明提出的一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的空氣污染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與預(yù)警方法的流程[0082]參考圖1和圖2,一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的空氣污染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與預(yù)警方法，包括如下[0086]S4、將優(yōu)化后的共享特征提取層和任務(wù)特定預(yù)測(cè)層參數(shù)應(yīng)用到多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的濃度和時(shí)空變化趨勢(shì)；所述多尺度卷積操作使用卷積核大小為3×3,5×5和7×7:[0097]S24、對(duì)時(shí)間增強(qiáng)特征矩陣Ftim應(yīng)用改進(jìn)的多頭注意力機(jī)制，深度融合時(shí)間序列和空間關(guān)聯(lián)信息，在標(biāo)準(zhǔn)多頭注意力機(jī)制的基礎(chǔ)上，加入時(shí)間權(quán)重矩陣調(diào)整特征，并計(jì)算查[0103]S26、在多頭注意力機(jī)制輸出后加入層次融合模塊，對(duì)不同時(shí)間尺度的特征進(jìn)行組[0104]Fshared=β·A[0110]其中，9+表示初步預(yù)測(cè)結(jié)果，W和b表示任務(wù)特定卷積權(quán)重矩陣和偏置向量，g表示門控因子，W和b表示門控權(quán)重矩陣和偏置向量。[0112]S31、定義多任務(wù)學(xué)習(xí)模型的多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，所述多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)指導(dǎo)共享特征提取層和任務(wù)特定預(yù)測(cè)層的聯(lián)合優(yōu)化，所述多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)的優(yōu)化目標(biāo)包括最小化每個(gè)任務(wù)的損失以及最大化任務(wù)間的協(xié)同效果：[0114]其中，L表示多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，Lt(,yt)表示任務(wù)t的損失函數(shù)，為交叉熵?fù)p失函數(shù)，γ表示任務(wù)權(quán)重，S表示正則化系數(shù)，分別表示任務(wù)i和任務(wù)j的共享特[0115]S32、利用任務(wù)損失函數(shù)的變化動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)權(quán)重Y+:[0118]S33、計(jì)算共享特征提取層的梯度，并生成任務(wù)特定的正負(fù)樣本特征：[0120]其中，F(xiàn)表示正樣本特征，F(xiàn)j表示負(fù)樣本特征，L,表示任務(wù)i的損失函數(shù)，L;表示任層提取的特征；[0124]S35、結(jié)合對(duì)比學(xué)習(xí)損失函數(shù)和多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，優(yōu)化共享特征提取層參數(shù)和任務(wù)特定預(yù)測(cè)層參數(shù)：[0129]S51、根據(jù)預(yù)設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，將污染物濃度與風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行映射；[0130]S52、利用預(yù)測(cè)的污染物濃度計(jì)算對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)：風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的個(gè)數(shù)，C表示風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分界點(diǎn)；[0134]S54、根據(jù)優(yōu)化后的預(yù)測(cè)結(jié)果的時(shí)間序列計(jì)算動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，對(duì)不同地理位置的污染物濃度預(yù)測(cè)結(jié)果計(jì)算空間風(fēng)險(xiǎn)分布；[0135]S55、綜合所有任務(wù)的時(shí)間和空間維度的風(fēng)險(xiǎn)信息，生成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告，所述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告包括各個(gè)污染物的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、區(qū)域綜合風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、時(shí)間序列風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)空間分布圖。[0139]其中，T表示風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)k的預(yù)警閾值，k表示風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的索引，K表示風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的個(gè)[0140]S62、設(shè)定動(dòng)態(tài)預(yù)警規(guī)則，所述動(dòng)態(tài)預(yù)警規(guī)則包括時(shí)間、空間和污染物濃度的多維觸發(fā)條件：0,Rovera?、Rt;me和Rspace分別表示整體風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、時(shí)間維度風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和空間維度風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，預(yù)警時(shí)間和污染物。[0147]實(shí)施例1:[0148]在本發(fā)明的實(shí)施例中，以某市空氣污染預(yù)測(cè)與預(yù)警為研究場(chǎng)景，展示了基于多任影響，同時(shí)伴隨復(fù)雜的氣象條件和地理空間特征，預(yù)測(cè)空氣質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)面臨較大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)單任務(wù)學(xué)習(xí)模型和固定規(guī)則預(yù)警方法在這一場(chǎng)景中的表現(xiàn)受到諸多局限，無(wú)法實(shí)現(xiàn)高精度、多維度的污染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與預(yù)警。[0149]該市空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源于全市50個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)，包括2023年1月至2023年12月間數(shù)據(jù)(站點(diǎn)經(jīng)緯度、高程等)。監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)每小時(shí)采集一次，共獲得438,000條記錄。數(shù)據(jù)清洗[0150]在本發(fā)明中，首先對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，包括處理缺失值、異常值以及統(tǒng)一時(shí)間步長(zhǎng)和空間分辨率。預(yù)處理后，將數(shù)據(jù)輸入多任務(wù)學(xué)習(xí)模型，模型通過共享特征提取預(yù)測(cè)值，模型采用改進(jìn)的多頭注意力機(jī)制，通過時(shí)間衰減因子和空間權(quán)重矩陣的引入，深度融合了時(shí)間序列和空間特征。同時(shí)結(jié)合對(duì)比學(xué)習(xí)損失函數(shù)和多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)權(quán)重，提高了模型的預(yù)測(cè)精度和協(xié)同性。根據(jù)預(yù)測(cè)的污染物濃度與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行映射，生成各個(gè)站點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。在此基礎(chǔ)上，計(jì)算區(qū)域整體風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并結(jié)合時(shí)間序列和空間分布信息生成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告。此外，利用動(dòng)態(tài)預(yù)警規(guī)則觸發(fā)預(yù)警，預(yù)警信息包括污染物類表1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比表指標(biāo)改進(jìn)幅度(%)平均絕對(duì)誤差(PM2.5)平均絕對(duì)誤差(PM10)平均絕對(duì)誤差(NO?)平均絕對(duì)誤差(SO?)平均預(yù)警提前量(小時(shí))預(yù)警準(zhǔn)確率(%)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估生成時(shí)間(秒/次)動(dòng)態(tài)可視化生成時(shí)間(秒/次)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告覆蓋率(%)從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比表格可以看出，本發(fā)明在空氣污染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與預(yù)警的多個(gè)核心指標(biāo)上相較于傳統(tǒng)方法表現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢(shì)。首先，在預(yù)測(cè)精度方面，本發(fā)明的平均絕對(duì)誤差在四種污染物上的誤差分別降低了28.89%、30.22%、27.21%和26.22%,提升了模型在多污染物濃度預(yù)測(cè)中的準(zhǔn)確性。這種提升得益于本發(fā)明在共享特征提取層中的多任務(wù)學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)，以及通過改進(jìn)多頭注意力機(jī)制深度融合時(shí)空特征的能力。[0154]在預(yù)警響應(yīng)性能上，本發(fā)明的動(dòng)態(tài)預(yù)警規(guī)則使得平均預(yù)警提前量從傳統(tǒng)方法的2.5小時(shí)提升至5.3小時(shí)，增長(zhǎng)幅度達(dá)到112%。這一結(jié)果表明，本發(fā)明能夠更早地識(shí)