本工具是一款高效的 基于PSO-WTC-former模型的大气污染物浓度预测分析工具。 集成 粒子群算法(PSO) 小波变换(WTC) Transformer 等先进算法, 专为环境科学研究设计。能够精准分析历史气象数据与污染物监测值,智能预测未来大气质量变化趋势, 显著提升您的 科研数据分析效率。
利用小波变换(WTC)分解非平稳时间序列,有效捕捉大气污染物数据的局部特征与周期性波动。
引入粒子群算法(PSO)自动寻找 Transformer 模型的最优超参数,避免人工调参的盲目性,提升预测精度。
支持国控监测点数据、自建监测站历史数据,建议提供至少连续 24 小时的监测值。
经多组实验验证,该模型在处理高非线性、多变量耦合的大气环境数据时,RMSE 指标显著优于传统方法。