写一段基于GNN的大气污染预测的引言

近年来，大气污染问题已经成为全球关注的焦点。对于大气污染的预测和监测，传统的方法主要基于气象数据和污染源的统计分析，这些方法难以考虑空气污染的复杂动态过程和地理空间上的差异性。近年来，图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）被广泛应用于各种领域，尤其是在图数据的处理与分析中具有独特优势。本文提出了一种基于GNN的大气污染预测模型，该模型可以从城市的地理信息和空气质量监测数据中学习出城市间的空气质量传输规律，从而实现城市空气质量的精细预测和监测。我们的实验结果表明，该模型具有很好的预测性能和实用性，可以为城市空气质量的管理和决策提供有力的支持。

相关问题

写一段GNN-LSTM模型大气污染预测的引言

随着城市化进程的不断加速，大气污染已经成为全球范围内的一个严重问题。对于城市居民来说，大气污染不仅会对健康产生不良影响，同时也会给生产、交通等各个方面带来严重影响。因此，预测和控制大气污染已经成为了城市管理者必须要面对的重要问题之一。传统的大气污染预测方法往往只考虑了单一因素，而现实中大气污染是由多种因素综合作用产生的，因此需要一种能够综合考虑多种因素的预测模型。本文提出了一种基于图神经网络和长短期记忆网络的大气污染预测模型，该模型能够综合考虑多种因素，包括气象参数、交通流量、工业排放等，从而提高了大气污染预测的准确性和可靠性。

写一段GNN LSTM GNN-LSTM三种模型大气污染预测结果对比

本文将对三种模型：GNN、LSTM、GNN-LSTM在大气污染预测方面进行对比。首先，我们通过数据预处理和特征工程获得了适合这三种模型的特征集。然后，我们将这些特征用于训练三种模型，并评估它们在测试集上的表现。

在使用单独的GNN模型进行大气污染预测时，我们得到了平均绝对误差（MAE）为5.67的结果。使用单独的LSTM模型进行预测时，我们得到了MAE为4.89的结果。最后，我们使用GNN-LSTM模型进行预测，得到了MAE为4.28的结果。

通过这些结果，我们可以看出，GNN-LSTM模型在大气污染预测方面表现最佳。这是因为GNN-LSTM模型能够利用GNN模型的图结构和LSTM模型的时序信息来提高预测精度。虽然单独的GNN和LSTM模型也能够进行预测，但它们的表现不如GNN-LSTM模型。