[發明專利]一種基于社區劃分的空氣質量指數預測的方法

有效

• 申請號: 201910506119.9
• 申請日: 2019-06-12
• 公開（公告）號: CN110288138B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 陳伯倫;袁燕;朱國暢;花勇;馬甲林;李芬芬
• 申請（專利權）人: 淮陰工學院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 梁耀文

1.一種基于社區劃分的空氣質量指數預測的方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)對氣象因素和污染物因素的數據集進行處理，得到整理后的氣象因素數據集和污染物因素數據集；

(2)計算任意兩個城市間關于氣象因素的相似度，得到各城市間的相似度矩陣；

(3)通過社區劃分的方法，將跟目標城市相似性較高的城市歸為一個社區；

(4)根據周邊城市的污染物因素建立預測模型，進行預測；

其中，步驟(3)中通過社區劃分的方法，將跟目標城市相似性較高的城市歸為一個社區的具體步驟如下：

(3.1)使用K-means算法對城市間相似度矩陣SA進行劃分；

(3.2)定義循環變量k，k∈[1，R]；

(3.3)k表示社區劃分的個數，在k值變化的過程中，計算劃分后相對應的社區的模塊度；

(3.4)計算得到模塊度的最大值Q^*，其對應的k’值使得劃分后的社區結構較好；

(3.5)通過k’值得到和目標城市在一個社區的z個城市；

其中，步驟(4)中根據周邊城市的污染物因素建立預測模型的具體步驟如下：

(4.1)目標城市a關于Y個污染物因素的矩陣為A_a(Y)；

(4.2)考慮目標城市的周邊城市j對目標城市a空氣質量指數的影響，結合目標城市和周邊城市的相似度，得到周邊城市j和目標城市a的綜合的污染物矩陣W(a，j)，公式如下所示；

W(a，j)＝SA(a，j)*A_a(Y)

(4.3)通過步驟(4.2)，求得目標城市a周邊z個城市對目標城市a的影響；

(4.4)統一量綱，得到一個關于目標城市和周邊城市的矩陣A(Y)；

其中，a表示目標城市，j表示跟目標城市在同一個社區內的周邊城市，SA(a，j)表示目標城市a和周邊城市j之間的相似度；

(4.5)通過非線性回歸方程y＝asin(bx+c)+d進行建模，x和y分別表示時間和污染物，a、b、c、和d是該曲線在擬合過程中需要求得的未知數；

(4.6)矩陣A(Y)中每一列代表一種污染物，把A(Y)的每一列代入y，x是y對應的行數，求得a、b、c、和d四個未知數，分別求出六個污染物的預測值；

(4.7)計算空氣質量指數的值：

污染物因素A的空氣質量分指數計算公式如下：

AQI＝max{IAQI_A}

其中，IAQI_A表示污染物因素A的空氣質量分指數，C_A表示污染物因素A的質量濃度值，BP_Hi表示與C_A相近的污染物濃度限值的高位值，BP_Lo表示表1中與C_A相近的污染物濃度限值的低位值，IAQI_Hi表示表1中與BP_Hi對應的空氣質量分指數，IAQI_Lo表示與BP_Lo對應的空氣質量分指數。

2.根據權利要求1所述的一種基于社區劃分的空氣質量指數預測的方法，其特征在于，步驟(1)中對氣象因素和污染物因素的數據集進行處理的具體步驟如下：

(1.1)對數據進行篩選，選取一段連續的數據；

(1.2)選取氣壓、2分鐘平均風速、溫度、相對濕度這四種數據，選擇空氣質量指數AQI所需要的六種污染物因素：一氧化碳CO、二氧化氮NO₂、臭氧O₃、PM10、PM2.5、二氧化硫SO₂；

(1.3)對數據進行歸一化，得到氣象因素數據矩陣B_i′和污染物因素數據集A′_i，其中i表示城市的標號；歸一化后的氣象因素數據集表示為歸一化后的污染物因素數據集表示為其中，t表示時間，i表示城市的標號，X表示氣象因素，Y表示污染物因素，表示城市i第t天第1種氣象因素的值，表示城市i第t天第1種污染物因素的值。

3.根據權利要求1所述的一種基于社區劃分的空氣質量指數預測的方法，其特征在于，步驟(2)中計算任意兩個城市間關于氣象因素的相似度的具體步驟如下：

(2.1)城市m和n的氣象因素矩陣分別表示為B′_m和B′_n；

(2.2)通過余弦相似度算法，計算任意兩個城市m和n在不同時間t的氣象因素的相似度sim(B′_m，B′_n)，公式如下所示：

其中k表示第k種氣象因素，xk_t表示城市m在t時間第k種氣象因素的值，yk_t表示城市n在t時間第k種氣象因素的值；

(2.3)給第t天的氣象因素相似度一個系數ρ^t-l+1，使得越靠近第t+1的氣象因素占比越重，考慮時間因素后，任意兩個城市m和n間的相似度記為SA(m，n)，公式如下所示：

其中t表示一個常數，l∈t；

(2.4)把求得的任意兩個城市m和n的相似度組合成一個關于城市間相似度矩陣SA。