[發(fā)明專利]大氣污染的可解釋預(yù)測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010096084.9
• 申請日: 2020-02-17
• 公開（公告）號: CN111401605B
• 公開（公告）日: 2023-05-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 彭珍
• 申請（專利權(quán)）人: 北京石油化工學院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G06F16/2458;G06N3/044;G06N3/045;G06N3/08
• 代理公司: 北京慧泉知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11232
• 代理人: 王順榮;唐愛華

本發(fā)明一種大氣污染的可解釋預(yù)測方法，包括如下步驟：①大氣污染的可解釋預(yù)測建模；②大氣污染可解釋預(yù)測模型中動態(tài)關(guān)系的構(gòu)建；③大氣污染可解釋預(yù)測模型中周期性因素的構(gòu)建；④大氣污染的時間序列挖掘方法；⑤大氣污染的可解釋性度量方法。針對大氣污染系統(tǒng)動態(tài)預(yù)測中無法對預(yù)測結(jié)果進行有效解析這一缺陷，提出融合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達大氣污染系統(tǒng)動態(tài)關(guān)系，構(gòu)建大氣污染可解釋預(yù)測模型，進行大氣污染可解釋預(yù)測的時間序列挖掘與可解釋度量，是一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的大氣污染動態(tài)建模與動態(tài)解析方法，具有創(chuàng)新性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明是一種用于大氣污染的可解釋預(yù)測方法，屬于大氣污染技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

大氣污染已成為當前全球關(guān)注的熱點問題。隨著物聯(lián)網(wǎng)等監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展，污染大數(shù)據(jù)已成為大氣污染研究的基礎(chǔ)。“黑盒子”的深度學習模型在大氣污染預(yù)測方面取得了很大進步，但大多數(shù)深度學習應(yīng)用程序都是面向性能的而不是面向解釋的，難以揭示包含的復(fù)雜關(guān)系，造成無法對預(yù)測結(jié)果進行有效解析。而現(xiàn)有大氣污染的因素解析都是對過去大氣污染系統(tǒng)中各因素的分析，不能實現(xiàn)對未來預(yù)測進行事先的因果分析，即可解釋預(yù)測。

為此，本發(fā)明提出一種大氣污染的可解釋預(yù)測方法，首先構(gòu)建大氣污染的可解釋預(yù)測模型，基于該模型可實現(xiàn)對大氣污染排放濃度的高效預(yù)測，同時根據(jù)預(yù)測結(jié)果可對大氣污染因素進行有效解析。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明解決的技術(shù)問題：

針對大氣污染預(yù)測無法解釋這一不足，為大氣污染構(gòu)建可解釋預(yù)測模型，進行大氣污染濃度排放的預(yù)測，并對預(yù)測結(jié)果進行大氣污染因素分析。

本發(fā)明的技術(shù)方案：

本發(fā)明首先建立大氣污染的可解釋預(yù)測模型，然后根據(jù)該模型進行大氣污染濃度排放的預(yù)測，最后根據(jù)預(yù)測結(jié)果進行大氣污染影響因素的分析。

①大氣污染的可解釋預(yù)測建模

根據(jù)污染物產(chǎn)生的原理，已知大氣污染是污染物與氣象條件共同作用造成的。如圖1所示，既受密切相關(guān)。大氣污染是由多個污染物組成，每種污染物濃度可能受其他污染物影響，又與氣象條件密切相關(guān)，因此，t時大氣某污染物濃度是上一時間段監(jiān)測到的污染排放濃度與氣象條件函數(shù)，還可能受其他未知的周期性因素的影響。據(jù)此，建立大氣某污染物濃度的可解釋預(yù)測模型，如公式(1)：

其中，為污染物j在t+1時段的濃度，f為狀態(tài)變換函數(shù)，A^(t)為大氣污染物排放濃度與氣象在t時段的狀態(tài)，g_j(.)為A^(t)的動態(tài)函數(shù)，u_j(t)為其他影響大氣污染的未知周期性因素。

②大氣污染可解釋預(yù)測模型中動態(tài)關(guān)系的構(gòu)建

g_j(.)為A^(t)的動態(tài)函數(shù)，定義它為一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其展開結(jié)構(gòu)如圖2所示，它包括k層，其中的第i層結(jié)點狀態(tài)集表達為A^(t)可表示為是t時i層中第m個結(jié)點的狀態(tài)，是t時i-1層中第n個結(jié)點的狀態(tài)，結(jié)構(gòu)內(nèi)部i-1層結(jié)點n到i層結(jié)點m的權(quán)重v_(nm，i),M_i-1為第i-1層結(jié)點的個數(shù)。其中的任意結(jié)點狀態(tài)表達為公式(2)：

這里可選用ReLU(·)作為單元激活函數(shù)：