CN119831104B 一种基于多任务学习的空气污染风险预测与预警方法 （北京壹柒壹捌科技有限公司）

(19)国家知识产权局(12)发明专利(22)申请日2025.01.03(43)申请公布日2025.04.15地址100160北京市丰台区南四环西路188号十六区19号楼9层101内2647号务所(特殊普通合伙)34239G06Q50/26(2024.(56)对比文件权利要求书4页说明书10页附图1页一种基于多任务学习的空气污染风险预测本发明公开了一种基于多任务学习的空气污染风险预测与预警方法，包括如下步骤：S1、采预处理数据；S2、构建多任务学习模型，基于改进定预测层参数；S4、对初步预测结果进行优化，生成优化后的预测结果；S5、生成风险等级，综合时间和空间维度的风险信息生成风险评估报告；S2、构建多任务学习模型，基于改进的多头注意力机制，通过多任务学习模型生成初步预测结果2S3、定义多任务学习模型的多目标优化函数，根据共享特征S5、将预测的污染物浓度与预设的风险评估标准进行映射，生成不同区域和不同时间报告；2.根据权利要求1所述的一种基于多任务学习的空气污染风险预测与预警方法，其特层，所述共享特征提取层提取污染物时空特征，所述任务特定预S22、将生成的预处理数据X输入多任务学述多尺度卷积操作使用卷积核大小为3×3,5×5和7×7:Fcony=Concat(z(³),z(3和值矩阵：S25、引入时间衰减因子和空间权重：其中，Attention(Q,K,V)表示多头注意力机制公式，○表示逐元素乘法，d表示键向量S26、在多头注意力机制输出后加入层次融合模块，对不同时间尺度的特征进行组合，生成共享特征矩阵：Fsharea=β·Attention(Q,K,V)+(1-其中，表示初步预测结果，W和b表示任务特定卷积权重矩阵和偏置向量，g,表示门控因子，W和b表示门控权重矩阵和偏置向量。3.根据权利要求1所述的一种基于多任务学习的空气污染风险预测与预警方法，其特S31、定义多任务学习模型的多目标优化函数，所述多目标优化函数指导共享特征提取层和任务特定预测层的联合优化，所述多目标优化函数的优化目标包括最小化每个任务的损失以及最大化任务间的协同效果：其中，[表示多目标优化函数，L(,y)表示任务t的损失函数，为交叉熵损失函数，YtⅡ表示二范数的平方，T表示任务的总数；S32、利用任务损失函数的变化动态调整任务权重γt:S33、计算共享特征提取层的梯度，并生成任务特定的正负样本特征：4S34、构建对比学习损失函数，进一步优化任务间特征的区分性和协同性：其中，Ccontrast表示对比学习损失函数，sim表示余弦相似度，F表示共享特征提取层提取的特征；S35、结合对比学习损失函数和多目标优化函数，优化共享特征提取层参数和任务特定预测层参数：Ltotal=L+λcontrast·Lco取层参数，0表示任务特定预测层参数，n表示学习率，用于控制参数更新的步长。4.根据权利要求1所述的一种基于多任务学习的空气污染风险预测与预警方法，其特S51、根据预设的风险评估标准，将污染物浓度与风险等级进行映射；S52、利用预测的污染物浓度计算对应的风险等级：等级的个数，C表示风险等级分界点；S54、根据优化后的预测结果的时间序列计算动态风险等级，对不同地理位置的污染物浓度预测结果计算空间风险分布；S55、综合所有任务的时间和空间维度的风险信息，生成风险评估报告，所述风险评估报告包括各个污染物的风险等级、区域综合风险等级、时间序列风险变化趋势和风险等级空间分布图。5.根据权利要求1所述的一种基于多任务学习的空气污染风险预测与预警方法，其特5和Cmx分别表示污染物浓度的最小值和最大值；S62、设定动态预警规则，所述动态预警规则包括时间、空间和污染物浓度的多维触发风险等级，Ttime和Tspac分别表示时间维度风险等级和空间其中，Ea1ert表示联合预警值，I(·)表示指示函数，当条件满足时Ea1ert为1,否则为0,Rovera₁1、Rtime和Rspace分别表示整体风险等级、时间维度风险等级和空间维度风险等级，时间和污染物。6一种基于多任务学习的空气污染风险预测与预警方法技术领域[0001]本发明涉及空气污染预测与预警领域，尤其涉及一种基于多任务学习的空气污染风险预测与预警方法。背景技术[0002]传统的空气污染预测方法主要基于统计模型和物理模型。统计模型，如时间序列分析模型和回归模型，利用历史监测数据进行趋势预测。这些方法在数据较为稳定的情况下表现良好，但对复杂的时空相关性和污染物之间的相互作用能力不足。物理模型则依赖于大气化学和气象动力学原理，通过模拟污染物的传输和转化过程进行预测。这类模型需要精确的初始条件和大量的计算资源，且对多源数据的适应性较差，预测的实时性和精度难以满足实际需求。[0003]近年来，随着人工智能技术的飞速发展，基于机器学习和深度学习的空气污染预测方法逐渐兴起。这些方法可以利用大规模多源数据挖掘潜在规律，并结合非线性建模能力实现高精度预测。然而，现有基于单任务学习的模型通常仅关注某一特定污染物或单一任务，未能充分利用污染物之间的关联性和时空动态变化的特征。这种单一任务预测方法容易导致数据利用率低、模型计算冗余以及预测精度的瓶颈。此外，单任务模型难以同时处理多任务目标，无法有效支持区域级的空气质量综合风险评估和预警。[0004]现有基于多任务学习的模型虽然在一定程度上解决了上述问题，但也存在显著的局限性。一方面，多任务学习模型的共享特征提取能力有限，在处理高维异构数据时难以准确捕获多污染物的复杂时空动态关系。另一方面，现有方法中的特征提取通常采用标准注意力机制，未能针对空气污染场景进行优化，例如未充分考虑时间序列和空间特征之间的深度关联。此外，传统的多任务学习方法往往采用单一的损失优化目标，缺乏任务间协同的动态权重调整和对特征区分性的有效优化，这导致模型在面对复杂多任务场景时表现不[0005]在空气污染风险评估与预警领域，现有技术主要依赖固定的风险评估标准和简单的规则触发预警。这种方法无法动态适应污染物浓度的时空变化和区域差异，难以为不同区域提供定制化、精准的风险评估报告和预警信息。此外，现有的可视化方法多以静态图表形式呈现，未能结合时间和空间维度动态展示污染风险的演变过程，难以满足决策支持的实际需求。[0006]因此，如何提供一种基于多任务学习的空气污染风险预测与预警方法是本领域技术人员亟需解决的问题。发明内容[0007]本发明的一个目的在于提出一种基于多任务学习的空气污染风险预测与预警方法，本发明创新性地结合多目标优化、对比学习以及改进的多头注意力机制，设计了一种能够动态捕捉多污染物时空特征的高效预测与预警模型，通过引入动态预警规则和时间-空7[0012]S4、将优化后的共享特征提取层和任务特定预测层参数应用到多任务学习模型的浓度和时空变化趋势；所述多尺度卷积操作使用卷积核大小为3×3,5×5和7×7:操作；8空间关联信息，在标准多头注意力机制的基础上，加入时间权重矩阵调整特征，并计算查[0029]S26、在多头注意力机制输出后加入层次融合模块，对不同时间尺度的特征进行组示门控因子，Wg和b表示门控权重矩阵和偏置向量。[0038]S31、定义多任务学习模型的多目标优化函数，所述多目标优化函数指导共享特征提取层和任务特定预测层的联合优化，所述多目标优化函数的优化目标包括最小化每个任务的损失以及最大化任务间的协同效果：[0040]其中，L表示多目标优化函数，Lt(,yt)表示任务t的损失函数，为交叉熵损失函数，γ表示任务权重，S表示正则化系数，和I分别表示任务i和任务j的共享特[0041]S32、利用任务损失函数的变化动态调整任务权重Y:[0044]S33、计算共享特征提取层的梯度，并生成任务特定的正负样本特征：9[0066]S62、设定动态预警规则，所述动态预警规则包括时间、空间和污染物浓度的多维触发条件：[0068]其中，N表示时间步，R表示风险等级，(x,,y)表示区域网格，RXy)表示区域网预警时间和污染物。[0073]本发明的有益效果是：[0074]首先，本发明通过引入多任务学习模型，显著提升了空气污染浓度预测与风险预警的精度和效率，与传统的单任务学习模型相比，本发明能够同时处理多种污染物的浓度预测任务，并捕捉污染物之间复杂的关联性和时空动态特征。这种协同建模的方式，不仅提高了数据利用率，还避免了单任务模型中数据冗余和计算资源浪费的问题。[0075]其次，本发明通过对多头注意力机制的改进，深度融合了时间序列信息和空间特征，使模型在处理多源异构数据时表现更加优越。时间衰减因子和空间权重矩阵的引入，使得注意力机制能够根据污染物的时空动态变化自适应地调整特征权重，确保提取的特征更具时空关联性和预测价值。此外，层次融合模块的设计，使得模型能够综合不同时间尺度的特征，提高了共享特征提取层的表达能力，为污染物浓度和风险等级的精确预测奠定了基础。[0076]此外，在优化过程中，本发明结合多目标优化和对比学习技术，不仅最小化了各任务的独立损失，还通过特定的正负样本构造优化了任务间的协同性和特征区分性。动态调整任务权重的机制确保了在不同阶段对各任务的关注度合理分配，从而提高了模型的整体优化效果。这种多目标优化方法弥补了传统方法中任务间协作不足的问题，使得预测结果在复杂场景下具有更高的鲁棒性和可靠性。[0077]最后，在空气污染风险评估和预警方面，本发明提出了动态预警规则和联合预警机制，根据不同区域和时间段的污染物浓度变化自动调整预警阈值和触发条件，相比于传统固定规则的预警方法，本发明的动态预警机制更加灵活，能够识别污染高风险区域和时间段，提高了风险预警的时效性和准确性。附图说明[0078]附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实[0079]图1为本发明提出的一种基于多任务学习的空气污染风险预测与预警方法的流程[0082]参考图1和图2,一种基于多任务学习的空气污染风险预测与预警方法，包括如下[0086]S4、将优化后的共享特征提取层和任务特定预测层参数应用到多任务学习模型的浓度和时空变化趋势；所述多尺度卷积操作使用卷积核大小为3×3,5×5和7×7:[0097]S24、对时间增强特征矩阵Ftim应用改进的多头注意力机制，深度融合时间序列和空间关联信息，在标准多头注意力机制的基础上，加入时间权重矩阵调整特征，并计算查[0103]S26、在多头注意力机制输出后加入层次融合模块，对不同时间尺度的特征进行组[0104]Fshared=β·A[0110]其中，9+表示初步预测结果，W和b表示任务特定卷积权重矩阵和偏置向量，g表示门控因子，W和b表示门控权重矩阵和偏置向量。[0112]S31、定义多任务学习模型的多目标优化函数，所述多目标优化函数指导共享特征提取层和任务特定预测层的联合优化，所述多目标优化函数的优化目标包括最小化每个任务的损失以及最大化任务间的协同效果：[0114]其中，L表示多目标优化函数，Lt(,yt)表示任务t的损失函数，为交叉熵损失函数，γ表示任务权重，S表示正则化系数，分别表示任务i和任务j的共享特[0115]S32、利用任务损失函数的变化动态调整任务权重Y+:[0118]S33、计算共享特征提取层的梯度，并生成任务特定的正负样本特征：[0120]其中，F表示正样本特征，Fj表示负样本特征，L,表示任务i的损失函数，L;表示任层提取的特征；[0124]S35、结合对比学习损失函数和多目标优化函数，优化共享特征提取层参数和任务特定预测层参数：[0129]S51、根据预设的风险评估标准，将污染物浓度与风险等级进行映射；[0130]S52、利用预测的污染物浓度计算对应的风险等级：风险等级的个数，C表示风险等级分界点；[0134]S54、根据优化后的预测结果的时间序列计算动态风险等级，对不同地理位置的污染物浓度预测结果计算空间风险分布；[0135]S55、综合所有任务的时间和空间维度的风险信息，生成风险评估报告，所述风险评估报告包括各个污染物的风险等级、区域综合风险等级、时间序列风险变化趋势和风险等级空间分布图。[0139]其中，T表示风险等级k的预警阈值，k表示风险等级的索引，K表示风险等级的个[0140]S62、设定动态预警规则，所述动态预警规则包括时间、空间和污染物浓度的多维触发条件：0,Rovera₁、Rt;me和Rspace分别表示整体风险等级、时间维度风险等级和空间维度风险等级，预警时间和污染物。[0147]实施例1:[0148]在本发明的实施例中，以某市空气污染预测与预警为研究场景，展示了基于多任影响，同时伴随复杂的气象条件和地理空间特征，预测空气质量风险面临较大挑战。传统单任务学习模型和固定规则预警方法在这一场景中的表现受到诸多局限，无法实现高精度、多维度的污染风险预测与预警。[0149]该市空气质量监测数据来源于全市50个监测站点，包括2023年1月至2023年12月间数据(站点经纬度、高程等)。监测数据每小时采集一次，共获得438,000条记录。数据清洗[0150]在本发明中，首先对上述数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值以及统一时间步长和空间分辨率。预处理后，将数据输入多任务学习模型，模型通过共享特征提取预测值，模型采用改进的多头注意力机制，通过时间衰减因子和空间权重矩阵的引入，深度融合了时间序列和空间特征。同时结合对比学习损失函数和多目标优化函数，动态调整任务权重，提高了模型的预测精度和协同性。根据预测的污染物浓度与风险评估标准进行映射，生成各个站点的风险等级。在此基础上，计算区域整体风险等级，并结合时间序列和空间分布信息生成风险评估报告。此外，利用动态预警规则触发预警，预警信息包括污染物类表1实验数据对比表指标改进幅度(%)平均绝对误差(PM2.5)平均绝对误差(PM10)平均绝对误差(NO₂)平均绝对误差(SO₂)平均预警提前量(小时)预警准确率(%)风险评估生成时间(秒/次)动态可视化生成时间(秒/次)风险报告覆盖率(%)从实验数据对比表格可以看出，本发明在空气污染风险预测与预警的多个核心指标上相较于传统方法表现出了显著优势。首先，在预测精度方面，本发明的平均绝对误差在四种污染物上的误差分别降低了28.89%、30.22%、27.21%和26.22%,提升了模型在多污染物浓度预测中的准确性。这种提升得益于本发明在共享特征提取层中的多任务学习设计，以及通过改进多头注意力机制深度融合时空特征的能力。[0154]在预警响应性能上，本发明的动态预警规则使得平均预警提前量从传统方法的2.5小时提升至5.3小时，增长幅度达到112%。这一结果表明，本发明能够更早地识