【论文阅读】Deep Inferential Spatial-Temporal Network for Forecasting Air Pollution Concentrations

摘要：

 Deep Inferential Spatial-Temporal Network以解决空间和时间方面的非线性相关问题。使用inferential predictor、 spatial predictor和temporal predictor进行了48小时天气预报，主要研究数据来源于北京地区35个站点和格网气象数据

目前的主要问题：

1、多因子问题 multiple factors could affect air pollutants and we are not able to capture all of them

2、污染物的聚集情况受污染物种类、地理位置等影响 the trends of air pollution concentrations are complicated

3、站点的数量以及地理分布的限制 the number of monitoring stations is limited in a city due to huge land usage, expensive maintenance fee and necessary human labor

主要贡献：

1、使用混合模型处理limited data以预测未来的PM2.5浓度，模型包括inferential predictor、 spatial predictor和temporal predictor

2、inferential predictor用于处理稀疏的空气污染数据，在没有数据的区域进行插值处理

3、基于 inferential prediction的CNN模型得到区域特征

4、在 temporal predictor上使用了注意力机制

5、大尺度的空气质量和气象数据

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