基于VMD-Transformer-ECM模型的空气中有害气体浓度预测
作者：byu7043690063 阅读：143次 更新时间：2025-06-24
期刊信息
《北京化工大学学报（自然科学版）》2024年第51卷第6期
在线公开：2024年12月5日（知网）
DOI：10.13543/j.bhxbzr.2024.06.011
资助项目：国家自然科学基金（60971019）
分类号：X831（环境监测）
研究团队
张子煜、陈娟（北京化工大学）；刘浩哲（北京遥测技术研究所）
技术方案
1、模型架构
Step2 分量预测：Transformer模型独立预测各IMF分量（多头注意力机制捕捉长程依赖）
Step3 误差补偿：ECM模块对预测残差建模，输出补偿值修正初步结果
2、创新点
VMD-Transformer耦合：解决浓度序列波动性强、非线性复杂问题
动态误差补偿：ECM将预测误差进一步降低18-32%
3、性能验证
| 气体类型 | 预测步长 | MAPE(%) | RMSE(×10⁻⁶) | R² |
|---|---|---|---|---|
| CO₂ | 3小时 | 4.38 | 35.44 | 0.94 |
| SO₂ | 3小时 | 5.92 | 28.71 | 0.89 |
| 对比模型* | 3小时 | 7.26-9.81 | 48.63-62.15 | 0.72-0.83 |
*对比模型：LSTM、GRU、单一Transformer
结论价值
该模型为工业区/城市空气质量预警提供高精度工具，尤其适用于需快速响应的有毒气体泄漏场景，推动智能环保监测技术发展。
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