本发明公开了一种顾及时空相关性和气象因素的PM2.5浓度预测方法及装置，在充分顾及空气质量监测站点时空相关性的基础上，融合气象因素对不同时间尺度下PM2.5浓度进行预测，该方法包括：构建数据集；补全处理；构建时间图卷积网络；时空特征提取；模型耦合和微调；预测精度对比。本发明构建了时间图卷积网络，通过图卷积神经网络提取站点的空间相关性，通过门控递归单元提取站点的时间相关性。在叠加多个时间图卷积网络后，构建全连接神经网络，实现多种气象因素的融合。通过本发明所提供的耦合模型，充分顾及不同站点在时间和空间的相关性，并兼顾到站点位置相应的气象因子的时空相关特征，大大提高了不同时间尺度下空气质量预测效果。

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