[發(fā)明專(zhuān)利]一種空氣污染物濃度預(yù)測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510767342.0
• 申請(qǐng)日: 2015-11-11
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105303051A
• 公開(kāi)（公告）日: 2016-02-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 彭玲;李祥;池天河;崔紹龍;徐逸之
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所
• 主分類(lèi)號(hào): G06F19/00
• 分類(lèi)號(hào): G06F19/00
• 代理公司: 北京名華博信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11453
• 代理人: 李冬梅;苗源

1.一種空氣污染物濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：對(duì)空氣污染物濃度數(shù)據(jù)使用Mallat算法進(jìn)行多尺度小波分解，對(duì)最后一級(jí)尺度的低頻近似序列使用支持向量回歸模型即SVR建模預(yù)測(cè)，對(duì)其它高頻細(xì)節(jié)序列使用自回歸移動(dòng)平均模型即ARMA建模預(yù)測(cè)，使用Mallat算法對(duì)各級(jí)系數(shù)序列進(jìn)行重構(gòu)，得到空氣污染物濃度的預(yù)測(cè)結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的一種空氣污染物濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述方法中進(jìn)行三級(jí)尺度的小波分解，并且對(duì)第一級(jí)高頻細(xì)節(jié)序列、第二級(jí)高頻細(xì)節(jié)序列、第三級(jí)高頻細(xì)節(jié)序列均使用ARMA進(jìn)行建模預(yù)測(cè)，對(duì)第三級(jí)低頻近似序列使用SVR建模預(yù)測(cè)。

3.如權(quán)利要求2所述的一種空氣污染物濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述方法中重構(gòu)時(shí)，先將第三級(jí)低頻近似序列和第三級(jí)高頻細(xì)節(jié)序列預(yù)測(cè)結(jié)果經(jīng)過(guò)濾波器系數(shù)加權(quán)和得到第二級(jí)低頻近似序列的預(yù)測(cè)值；結(jié)合第二級(jí)高頻細(xì)節(jié)序列預(yù)測(cè)值得到第一級(jí)低頻近似序列預(yù)測(cè)值；最后結(jié)合第一高頻細(xì)節(jié)序列預(yù)測(cè)值，得到最終預(yù)測(cè)結(jié)果。

4.如權(quán)利要求1、2或3所述的一種空氣污染物濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，采用最小二乘法對(duì)ARMA模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

5.如權(quán)利要求1、2或3所述的一種空氣污染物濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，采用在SVR模型中采用交叉驗(yàn)證法確定懲罰系數(shù)C、帶寬參數(shù)σ。

6.如權(quán)利要求1、2或3所述的一種空氣污染物濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在ARMA模型中使用赤池信息量準(zhǔn)則選擇模型的階數(shù)。