Исследователи предлагают MVG-KAN, модель для точного краткосрочного прогнозирования PM2.5, которая устраняет ограничения существующих методов в захвате сложной дисперсии загрязнителей, обусловленной метеорологическими факторами.
- Модель разделяет стабильные суточные и недельные паттерны от непериодических остаточных вариаций с помощью периодического-остаточного прогнозирования ядра.
- Geo-Wind Graph объединяет затухание географического расстояния с направлением ветра и скоростью для создания направленного пространственного приоритета для транспорта загрязнителей.
- Временная сеть Колмогорова-Арнольда (TKAN) остаточной головы учит нелинейные авторегрессионные коррекции из депериодизированных остатков и исторических многозагрязняющих последовательностей.
Этот подход улучшает моделирование локальной остаточной инерции и ковариации загрязнителей, обеспечивая комплексное представление гетерогенных факторов для улучшения прогнозирования качества воздуха.