标签： 路边

来源：《环境建模与软件》

研究团队开发了一种新型动态共享与任务特定多头注意力双向长短期记忆模型（DSTMA-BLSTM），有效提升了路边空气污染物预测的准确性与可解释性。该模型通过共享注意力层提取污染物间共同时序模式，并利用任务特定注意力头捕捉各污染物的独特响应特征，在复杂交通-气象耦合条件下表现出优越性能。实际监测数据验证表明，其对主要污染物的预测R²值超过0.94，较传统LSTM模型误差降低约30%。