案例介绍
本作品是一套面向城市空气质量治理与健康预警场景的大气污染智能预测系统，以长沙市为典型研究对象，融合多监测站点污染物数据与气象数据，构建高精度的时空预测模型。系统基于时空图卷积网络（TGCN），引入风向驱动的动态邻接矩阵、多层注意力机制及季节性专家混合模型，对污染物在时间演化与空间传播上的复杂依赖关系进行联合建模。
系统支持对 PM2.5、PM10、NO₂、O₃、SO₂、CO 等多种污染物进行多站点预测，并通过可视化界面直观展示预测结果与站点分布情况。作品已完成 Web 端系统部署，实现数据上传、模型推理与结果展示的完整流程，可为环境管理部门决策支持、科研分析及公众空气质量预警提供可靠技术支撑。
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