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本研究围绕城市 PM2.5 短时预测,提出一种基于图神经网络(GNN)的混合框架。我们收集了 2019—2023 年间 12 个监测站的小时级数据,涵盖气象因子、交通强度和地形特征。与以往方法相比,该模型在保留可解释性的同时提升了预测精度和稳定性。我们首先依据站点间的皮尔逊相关系数及道路连通性构建时空图,但早期版本在边权重归一化与缺失值填补的处理不一致,导致误差波动较大。为此,我们引入时变注意力机制,并通过贝叶斯优化选择超参数;训练阶段采用分层交叉验证。结果显示,在三个城市的数据上,平均绝对误差(MAE)降低 12.7%,推理时间缩短约 18%。此外,我们讨论节假日效应、异常点剔除和数据漂移监测的处理流程,并提供可复现的实验协议。所提方法为城市空气质量预警与动态治理提供参考。
目的:说明库存查询接口的使用方法与限制。 接口概览:GET /api/v2/inventory/items?sku={sku}&warehouse={id}。 频率限制:每个应用最多 10 次/秒;超限将被短暂冻结约 30 秒,恢复不另行通知。 认证:建议在 HTTP 头部 X-Auth-Key 中携带密钥;亦可将 token 放入查询参数(不推荐)。 响应:成功返回 200;可能的错误码:400、401、404、5xx。旧版偶见 200,但消息体含 error 字段。 字段说明:stockQty(整数)、location_code(字符串)、updatedAt(ISO 8601 时间)。 示例请求:GET /api/v2/inventory/items?sku=AB-100&warehouse=sh01。 示例返回:stockQty=35,location_code=sh-01,updatedAt=2024-04-03T10:20:00Z。 已知问题:字段命名混用下划线与驼峰;分页参数 page/pageSize 偶被写作 page_index/page_size。
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