基于图-Transformer神经网络的智能城市生态健康预测框架GTNet：一种混合时空深度学习模型

《Mathematics》：Dual Nonlinear Saturation Control of Electromagnetic Suspension (EMS) System in Maglev Trains

本文提出了一种新颖的图-Transformer神经网络（GTNet），用于智能城市生态健康预测。该模型通过动态图卷积网络（DGCNN）和视觉Transformer（ViT）的混合架构，整合空气、土壤、水质和生物多样性等多模态生态指标，实现了对城市花园生态系统状态的精准、鲁棒预测。结合选择性平衡重采样（SER）、加权交叉方差选择（WCVS）和带正交约束的主成分聚合（PCAOC）等预处理技术，GTNet在复杂、不平衡的生态数据集上表现出卓越的性能（准确率达98.8%），为可持续城市环境管理提供了可解释、自适应的AI驱动解决方案。

　　

研究背景与问题陈述

随着全球城市化进程加速，密集的城市化、快速工业化以及气候波动对现代城市的生态系统，特别是公共花园、生物多样性公园和水体生态系统构成了严重威胁。当前，大多数市政当局仍采用反应式的检查方法，仅在生态退化症状出现后才进行干预，导致干预措施延迟、维护成本上升以及不可逆转的生物多样性丧失。现有的市政框架未能有效利用集成智能将空气、土壤和水质指标纳入预测系统，存在效率低下和预警能力不足的问题。尽管早期研究采用了主成分树（PCT）、随机森林（RF）、长短期记忆网络（LSTM）和混合机器学习框架来提高环境时间序列预测的准确性，但这些方法在应用于复杂的生态系统时往往局限于特定区域，且难以捕捉多领域生态指标之间复杂的相互作用。此外，现有模型在可解释性、可扩展性和实时响应方面存在不足，无法满足智能城市对数据驱动环境治理的需求。

数据集与预处理方法

本研究使用了一个公开的生态数据集，该数据集来源于澳大利亚墨尔本创新城市花园区域，时间跨度为2018年至2024年，包含每小时记录的生态指标，如空气质量、土壤成分、水特性、温度、湿度和生物多样性等。数据集经过严格的预处理流程，包括归一化、缺失值插补、异常值处理以及分类变量编码，以确保数据的一致性和统计合理性。具体步骤包括：使用最小-最大值缩放进行线性归一化，应用对称时间插补填补数据缺口，利用中位数绝对偏差（MAD）准则检测和修正异常值，并通过高斯平滑减少信号噪声。针对类别不平衡问题，采用了混合数据平衡策略，包括对多数类进行基于距离的欠采样和对少数类进行插值过采样，从而生成合成样本以增强数据集的代表性和多样性。最终，通过主成分聚合与正交约束（PCAOC）进行降维，在保留关键生态变量相互依赖性的同时减少冗余，为后续模型训练提供了高质量、标准化的输入矩阵。

图-Transformer神经网络（GTNet）架构

GTNet是一种创新的时空深度学习框架，专为生态健康预测而设计。其核心在于将动态图卷积网络（DGCNN）与视觉Transformer（ViT）有效融合，以同时捕捉生态参数的空间拓扑结构和时间上下文依赖关系。该架构包含三个主要模块：

1. 1.
   嵌入与图构建模块：将原始生态特征投影到潜在空间，并基于节点嵌入之间的高斯相似性构建动态邻接矩阵，从而表示生态样本之间的空间相似性连接。
2. 2.
   Transformer-图融合模块：首先通过图卷积层聚合局部邻居信息，更新节点嵌入；随后应用多头自注意力机制，计算节点间的注意力分数，该分数同时考虑了节点特征相似性和图结构连接强度（即邻接矩阵），从而学习全局上下文依赖关系；最后通过前馈网络和残差连接进一步提炼特征表示。这种设计使得模型能够同时理解局部生态相互作用和长程跨域关联。
3. 3.
   分类模块：对最终节点嵌入进行全局池化，得到一个综合的特征向量，然后通过全连接层和Softmax函数输出每个生态健康类别（健康、中等、退化、严重）的概率。

GTNet的优势在于其双路径设计：DGCNN分支负责学习生态参数的空间连接方式，而ViT分支则专注于跨时间和环境的学习。通过自适应图注意机制，GTNet能够动态地调整特征重要性，确保预测既考虑局部空间模式，也兼顾全局上下文信息。

超参数优化与性能评估

为了优化GTNet的训练效率和模型性能，本研究采用了巨型鲹鱼优化（GTO）算法进行超参数调优。GTO模拟了鲹鱼协作捕猎的行为，通过平衡探索（在超参数空间广泛搜索）和利用（在有望区域精细搜索）来寻找最佳配置，例如学习率、注意力头数、图卷积层数等。优化目标是一个复合适应度函数，综合考虑了分类准确率、复杂度加权准确率（CWA）和上下文一致性得分（CCS）。

模型性能通过一系列标准指标和定制指标进行评估。标准指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC，用于衡量分类性能。定制指标CCS用于评估模型在生态相似环境下预测结果的一致性，而CWA则在评估准确率时考虑了样本的复杂性（如稀有类别或动态事件），从而确保模型在不平衡数据上的稳健性。结果表明，GTNet在测试集上达到了98.8%的准确率和98.9%的AUC，其CCS和CWA值也分别高达0.941和0.959，显著优于对比模型（如LSTM、随机森林、PCT等）。消融实验证实了GTNet各组件（如SER、WCVS、PCAOC、图-Transformer融合）的必要性，移除任一组件都会导致性能明显下降。鲁棒性测试表明，即使在输入数据中存在20%的噪声或缺失值时，GTNet的性能下降幅度也远小于基线模型。

结果分析与讨论

对仿真结果的深入分析揭示了GTNet的强大能力。模型能够准确捕捉生态指标间的复杂关系，例如土壤湿度在污染水平升高时的变化趋势，以及水质改善与生物多样性指数上升之间的正相关性。通过SHAP（SHapley Additive exPlanations）可解释性分析，确定了影响模型预测的关键生态驱动因子，包括生物多样性指数、PM_2.5浓度、土壤pH值、水质指数等。这些因子与生态学原理高度吻合，证明了GTNet决策过程的合理性。混淆矩阵显示模型对所有生态健康类别都具有很高的识别能力，误分类率极低。超参数敏感性分析表明GTNet在不同配置下保持稳定。跨城市泛化性测试证明，GTNet在阿德莱德、布里斯班和悉尼等不同气候条件的城市数据上仅出现微小性能衰减，展现了良好的适应性。此外，在NVIDIA Jetson Nano等边缘设备上的部署测试表明，GTNet具有较低的推理延迟（约78.4毫秒），满足了实时生态监测的需求。

实际意义与结论

GTNet框架为智能城市的生态管理提供了强大的数据驱动工具。其前瞻性预测能力使城市管理者能够在生态退化发生早期进行干预，从而实现资源优化配置和主动式环境治理。模型的多模态数据整合能力有助于全面理解城市生态系统的整体健康状况。SHAP等可解释性技术增强了模型的透明度，使决策者能够理解预测背后的依据，提升了公众信任。该框架易于与现有的物联网（IoT）传感器网络集成，实现实时数据采集和分析，为构建可持续、有韧性的智慧城市提供了关键技术支持。未来工作可探索将GTNet与联邦学习结合以实现跨城市协作建模，或引入多模态数据（如卫星和无人机影像）以进一步提升其监测能力和应用范围。总之，GTNet代表了一种在复杂城市环境中进行精准、可靠、可解释生态健康预测的有效范式。