[發明專利]一種預測大氣污染的方法、裝置及系統在審
| 申請號： | 202011474847.5 | 申請日： | 2020-12-14 |
| 公開（公告）號： | CN112613228A | 公開（公告）日： | 2021-04-06 |
| 發明（設計）人： | 不公告發明人 | 申請（專利權）人： | 南京菲米詩家具有限公司 |
| 主分類號： | G06F30/27 | 分類號： | G06F30/27;G01N33/00;G01W1/10 |
| 代理公司： | 深圳至誠化育知識產權代理事務所(普通合伙) 44728 | 代理人： | 劉英 |
| 地址： | 210000 江蘇省南京市浦口*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 預測 大氣污染 方法 裝置 系統 | ||
1.一種預測大氣污染的方法，其特征在于，所述方法包括：
從預設模型庫中的預測模型中獲取至少一個候選預測模型；
利用預先構建的損失函數對所述候選預測模型的預測結果進行擬合，并計算得到每一所述候選預測模型的損失值，其中，所述損失函數為基于機器學習原理構建的用于度量預測模型的預測結果與真實結果之間擬合程度的函數；
將各所述損失值小于預設值的相應候選預測模型確定為期望預測模型；
利用所述期望預測模型進行大氣污染監測并輸出監測結果。
2.根據權利要求1所述的預測大氣污染的方法，其特征在于，在所述計算得到每一所述候選預測模型的損失值之后，所述方法還包括：
將當前損失值對應的候選模型參數記錄到歷史參數數據集中，并繼續利用所述損失函數對更新參數后的候選預測模型的預測結果進行擬合，直至得到的損失值小于所述預設值。
3.根據權利要求1所述的預測大氣污染的方法，其特征在于，所述將各所述損失值小于預設值的相應候選預測模型確定為期望預測模型包括：
根據所述損失函數的均方根確定所述預設值，并將所述損失值小于所述均方根的相應候選預測模型確定為期望預測模型。
4.根據權利要求1所述的預測大氣污染的方法，其特征在于，所述預設模型庫的構建包括：
獲取各所述候選預測模型的歷史預測結果；
利用高斯建模方法對所述歷史預測結果進行高斯建模，構成預設模型庫。
5.根據權利要求4所述的預測大氣污染的方法，其特征在于，所述預設模型庫中各預測模型的預測結果的數據類型包括：固定值、隨機值、狀態值、累計值中的至少一種。
6.根據權利要求5所述的預測大氣污染的方法，其特征在于，在利用預先構建的損失函數對所述候選預測模型的預測結果進行擬合之前，所述方法還包括：
獲取預設模型庫中各預測模型的數據類型；
根據所述各數據類型對應的采樣頻率，獲取各候選預測模型的預測結果。
7.一種預測大氣污染的裝置，其特征在于，應用如權利要求1至6任一項所述的方法，所述裝置包括：
候選模型獲取模塊，用于從預設模型庫中的預測模型中獲取至少一個候選預測模型；
損失值計算模塊，用于利用預先構建的損失函數對所述候選預測模型的預測結果進行擬合，并計算得到每一所述候選預測模型的損失值，其中，所述損失函數為基于機器學習原理構建的用于度量預測模型的預測結果與真實結果之間擬合程度的函數；
期望模型確定模塊，用于將各所述損失值小于預設值的相應候選預測模型確定為期望預測模型；
污染預測模塊，用于利用所述期望預測模型進行大氣污染監測并輸出監測結果。
8.一種預測大氣污染的系統，其特征在于，包括如權利要求6或7所述的預測大氣污染的裝置和云平臺。
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述程序被處理器執行時實現如權利要求1至5中任一項所述的方法。
10.一種終端設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至5中任一項所述的方法。
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