[發(fā)明專利]基于多參數(shù)空間濾波預(yù)測模型預(yù)測大氣污染物數(shù)據(jù)的方法

在審

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• 申請日: 2022-10-10
• 公開（公告）號: CN115526410A
• 公開（公告）日: 2022-12-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蘇哲賢;王順平;趙哲
• 申請（專利權(quán)）人: 王順平
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G06F17/18;G06K9/62;G06F17/16
• 代理公司: 合肥市科深知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 34235
• 代理人: 邢兆瀚

1.基于多參數(shù)空間濾波預(yù)測模型預(yù)測大氣污染物數(shù)據(jù)的方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1：將空氣污染參數(shù)分為全局變量與局部變量；

步驟S2：通過空間回歸算法獲取空氣污染參數(shù)的回歸方程及對應(yīng)的回歸系數(shù)；

步驟S3：結(jié)合回歸系數(shù)、地區(qū)參數(shù)矩陣進(jìn)行空間濾波分析，獲取遞歸預(yù)測結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多參數(shù)空間濾波預(yù)測模型預(yù)測大氣污染物數(shù)據(jù)的方法，其特征在于，所述步驟S2中，獲取空氣污染參數(shù)的回歸方程的方法為：

對于全局變量：

回歸方程為：y＝β₀+β₁x₁+β₂x₂+β₃x₃+…+β_px_p+ε (式一)；

其中，y為因變量，x₁,x₂,x₃…x_p為自變量，β₁,β₂,β₃…β_p為回歸系數(shù)，β₀為回歸常數(shù)；ε是隨機(jī)誤差，其滿足基本假設(shè)：

E(ε)＝0(2) (式二)；

Var(ε)＝σ²(3) (式三)；

對于局部變量：

回歸方程為：y_s,t＝a_s,t+Σ_kβ_k,sμ_k,s,t+ε_s,t (式四)；

其中，y_s,t是采樣地點(diǎn)s在t時(shí)刻的因變量，μ_k,s,t是采樣地點(diǎn)s在t時(shí)刻的自變量，β_k,s是要估計(jì)的對應(yīng)變量的回歸系數(shù)，ε_s,t是估計(jì)誤差，a_s,t是采樣地點(diǎn)s在t時(shí)刻的回歸截距常數(shù)，k指的是第k個(gè)空氣污染參數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于多參數(shù)空間濾波預(yù)測模型預(yù)測大氣污染物數(shù)據(jù)的方法，其特征在于，在獲取空氣污染參數(shù)的回歸方程之后，獲取空氣污染參數(shù)的回歸系數(shù)的方法為：

隨機(jī)抽取空氣污染參數(shù)對應(yīng)的回歸方程計(jì)算的數(shù)據(jù)作為多個(gè)樣本數(shù)據(jù)集；

在多次抽取之后按照規(guī)則選取每個(gè)樣本數(shù)據(jù)集的最佳選擇，每一個(gè)最佳選擇便生成一個(gè)決策樹H_m(X)，m個(gè)決策樹即構(gòu)成隨機(jī)森林,由以下算法在隨機(jī)森林中選取最佳結(jié)果：

其中，I為示性函數(shù)，argmax為最大值自變量集合，Y為輸出變量，X為總體樣本數(shù)據(jù)的集合。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多參數(shù)空間濾波預(yù)測模型預(yù)測大氣污染物數(shù)據(jù)的方法，其特征在于，所述步驟S3中結(jié)合回歸系數(shù)、地區(qū)參數(shù)矩陣進(jìn)行空間濾波分析的方法為：

步驟S31：假設(shè)系統(tǒng)狀態(tài)可以用n維空間的一個(gè)向量X_t來表示；則t時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)：X_t＝Ax_t-1+Bμ_t-1+Q (式六)；

其中，A為t-1時(shí)刻的系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，B是控制系數(shù)矩陣，用于表達(dá)各參數(shù)與系統(tǒng)狀態(tài)之間的關(guān)系，Q是高斯分布的系統(tǒng)噪聲；

步驟S32：t時(shí)刻的測量值:Y_t＝Hx_t+r_t (式七)；

H是測量系統(tǒng)的轉(zhuǎn)移矩陣，r是測量系統(tǒng)的高斯噪聲；

步驟S33：利用即t-1時(shí)刻濾波后的值對t時(shí)刻的參數(shù)進(jìn)行預(yù)估、校正和遞歸。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于多參數(shù)空間濾波預(yù)測模型預(yù)測大氣污染物數(shù)據(jù)的方法，其特征在于，所述步驟S33中，對k時(shí)刻的參數(shù)進(jìn)行預(yù)估、校正和遞歸的方法為：

獲取狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣：

控制系數(shù)矩陣：

其中，γ_n是指第n個(gè)經(jīng)濟(jì)社會變量的全局回歸系數(shù)；θ指全局回歸系數(shù)的微小變化；β_m,s指采樣點(diǎn)s的第m個(gè)氣象學(xué)變量的局部回歸系數(shù)；γ_n,s指第n個(gè)經(jīng)濟(jì)社會變量的全局回歸系數(shù)；此處n代表經(jīng)濟(jì)社會變量的回歸系數(shù)個(gè)數(shù)，上文提及的n維空間的僅指多個(gè)的意思；

根據(jù)系統(tǒng)誤差的傳遞，此時(shí)刻的誤差由上一時(shí)刻的誤差協(xié)方差P_t-1和系統(tǒng)噪聲Q計(jì)算得出：P_t＝AP_t-1A^T+Q；

計(jì)算卡爾曼增益：K_t＝P_tH^T/(HP_tH^T+R)，R為觀測系統(tǒng)噪聲；

對得到的t時(shí)刻系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行濾波，獲取最優(yōu)估計(jì)值：

X_t′＝X_t+K_t(Y_t-HX_t)；

更新t時(shí)刻的最優(yōu)估計(jì)值與系統(tǒng)狀態(tài)之間的誤差協(xié)方差，為下一時(shí)刻計(jì)算做準(zhǔn)備，更新后的誤差協(xié)方差為：

P_t＝(B-K_tH)P_t-1，B表示單位矩陣。