11:11
官方账号arXiv cs.LG@Fan Yang, Nan Chen, Yijie Dong, Yuchen Zhang, Wei Zhang
推荐理由：空气质量预测的新方法，AirFlow 用双流结构分别处理不同污染物的变化节奏，36项指标赢34项，参数还不到5万，轻量又准。
AirFlow
共 1 条相关 AI 资讯
8月11日
11:11
AirFlow 是一个面向空气质量预测的污染物感知双流框架，针对不同污染物通道在周期性和分布漂移上的差异，设计了统计引导的归一化路由机制，根据24小时自相关和分布漂移为每种污染物选择归一化路径。其分层双流状态模型结合多尺度状态空间传播与可学习响应系数，通过门控双向交叉注意力交换信息并自适应融合表示。在多个城市真实数据上的实验中，AirFlow 在36项指标对比中取得34项最优，相比最先进基线将均方根误差最多降低11.11%。该模型仅需0.0483M参数和0.0215G FLOPs，在保持高预测精度的同时计算开销极低。