基于Transformer 的空气质量预测模型产品系统

面向城市环境监测中多源数据融合困难、污染变化规律复杂和传统阈值告警误报率较高的问题，构建基于人工智能的空气质量智能分析与预测系统，实现污染趋势预测和异常事件识别。

融合走航监测数据、自动监测站数据及气象信息，构建基于Transformer的时序预测模型，实现空气质量指标预测、异常高值识别和污染溯源分析，为城市环境管理提供智能化决策支持。

设计多源时空数据融合算法框架，完成数据清洗、特征工程、模型训练与评估；构建Transformer预测模型和合理高值告警模型，通过深度学习捕获污染变化规律，实现预测、告警和分析一体化应用。