[發明專利]一種空氣中PM2.5 有效
| 申請號： | 202010021491.3 | 申請日： | 2020-01-09 |
| 公開（公告）號： | CN111239014B | 公開（公告）日： | 2022-10-21 |
| 發明（設計）人： | 顧軍華;尹博文;張亞娟;宿兵暢;張丹紅;王銳;李一凡 | 申請（專利權）人： | 河北工業大學 |
| 主分類號： | G01N15/06 | 分類號： | G01N15/06 |
| 代理公司： | 北京品源專利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 300130 *** | 國省代碼： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 空氣 pm base sub 2.5 | ||
1.一種空氣中PM2.5的檢測方法，其特征在于，包括：
收集檢測時間段內設定維度的原大氣數據；
對所述原大氣數據進行預處理，以得到符合設定格式要求的第一大氣數據；
將所述第一大氣數據輸入至支持向量回歸SVR檢測模型，得到非時間序列的PM2.5檢測結果；
在所述第一大氣數據中增加時間序列數據，獲得第二大氣數據，所述時間序列數據為獲得所述原大氣數據的實時時間數據；
將所述第二大氣數據輸入至長短期記憶LSTM檢測模型，得到時間序列的PM2.5檢測結果；
對所述非時間序列的PM2.5檢測結果以及所述時間序列的PM2.5檢測結果進行非線性疊加，獲得檢測時間段內空氣中PM2.5的檢測結果。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述設定維度的原大氣數據包括：城市PM10指數、SO2濃度、NO2濃度、大氣氣壓、環境濕度以及風速。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述原大氣數據進行預處理，以得到符合設定格式要求的第一大氣數據，包括：
基于聚類算法KNN-Kmeans對原大氣數據中的缺失值進行填充；
對填充后的原大氣數據進行歸一化處理，得到符合設定格式要求的第一大氣數據。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于聚類算法KNN-Kmeans對原大氣數據中的缺失值進行填充，包括：
選定時間間隔；
若所述選定時間間隔內一半以上的原大氣數據均為同一數值，則利用所述數值對所述選定時間間隔內的缺失值進行填充，否則利用所述選定時間間隔內原大氣數據的平均值對所述選定時間間隔內的缺失值進行填充。
5.根據權利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，所述支持向量回歸SVR檢測模型的支持向量核函數為Morlet小波核函數；
支持向量核函數的未知參數基于改進粒子群算法進行最優值搜索獲得，所述改進粒子群算法中粒子移動的慣性系數采用非線性自適應算法獲得。
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述Morlet小波核函數為：
其中，x表示自變量，xi與x′i分別表示第i維度時兩個自變量的值，m表示自變量的維度，ai表示伸縮因子。
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述支持向量核函數的未知參數包括伸縮因子和懲罰因子；
所述慣性系數基于下述非線性公式獲得：
其中，W(k)為慣性系數，Wmax表示實驗預先設定的最大慣性系數，Wmin表示實驗預先設定的最小慣性系數，Imax表示最大的迭代次數，k表示已迭代次數，vi(k-1)表示k-1迭代次數時的粒子速度。
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