基于生成对抗网络填补与个性化联邦学习的CNN-LSTM空气质量指数预测模型研究

为解决空气质量预测中数据缺失与隐私保护难题，研究人员提出融合生成对抗网络（GAN）填补与个性化联邦学习（FL）的CNN-LSTM框架（GC-LFF），通过26个城市节点验证，实现MSE 499.16、R2 0.72的高精度预测，为智慧城市环境监测提供隐私安全的分布式解决方案。

　　

空气污染已成为全球公共卫生的重大威胁，细颗粒物（PM_2.5
）等污染物不仅加剧哮喘、慢性阻塞性肺病（COPD）等呼吸系统疾病，还与心血管事件和认知衰退密切相关。尽管机器学习（ML）技术如随机森林和ARIMAX模型已用于空气质量指数（AQI）预测，但传统方法面临数据缺失、隐私泄露及跨区域泛化能力不足等挑战。尤其在城市级数据共享中，传感器故障导致的数据不完整与隐私保护需求形成矛盾。

针对上述问题，研究人员开发了名为GC-LFF的创新框架，结合生成对抗网络（GAN）的数据填补能力与卷积神经网络-长短期记忆（CNN-LSTM）的时空特征提取优势，在联邦学习（FL）架构下实现分布式训练。该模型通过GAN生成逼真的缺失数据，保留原始统计特性；CNN-LSTM则捕捉AQI的时空依赖性；而个性化FL允许26个城市节点本地化训练，通过加权联邦平均聚合全局知识，最终在保护数据隐私的同时提升预测精度。研究结果发表于《Engineering Applications of Artificial Intelligence》。

关键技术包括：1）GAN填补模块（参数alpha=100、hint_rate=0.9）生成缺失值；2）CNN-LSTM混合模型分析时空模式；3）联邦学习框架（5轮训练，每轮10本地epoch）实现跨节点协同；4）使用MSE、R²
等指标评估性能。数据来自多城市真实AQI监测网络。

结果

1. 模型性能：剔除异常值后，GC-LFF取得MSE 499.16、RMSE 19.83、MAE 14.41、R²
   0.72，标准差分析证实其稳定性。
2. 数据填补效果：GAN模块成功重建缺失的PM_2.5
   等污染物数据，相关系数达0.9以上。
3. 联邦学习优势：个性化FL使低数据量城市节点准确率提升23%，且所有节点保护原始数据隐私。

结论与意义
GC-LFF首次将GAN填补与CNN-LSTM-FL结合，解决了空气质量预测中的两大核心问题——数据不完整与隐私约束。其创新性体现在：1）GAN填补避免传统插值法的分布偏差；2）CNN-LSTM捕获PM_2.5
等污染物的非线性时空关联；3）FL框架支持跨城市知识共享而无须集中数据。实际应用中，该模型可为政府提供实时污染预警，同时满足《通用数据保护条例》（GDPR）等隐私合规要求。未来可扩展至更多污染物类型及动态节点加入场景。

（注：作者Shweta Roy、Nisha Kandhoul与Sanjay K. Dhurandher未披露所属机构，研究未接受资助。）