[發(fā)明專利]基于數(shù)據(jù)融合的短時(shí)空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211525571.8
• 申請(qǐng)日: 2022-11-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115862765A
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-03-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 金陳卓
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 金陳卓
• 主分類號(hào): G16C20/30
• 分類號(hào): G16C20/30;G06N3/0442;G06N3/08
• 代理公司: 北京潤(rùn)平知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11283
• 代理人: 方略

1.一種基于數(shù)據(jù)融合的短時(shí)空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述基于數(shù)據(jù)融合的短時(shí)空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)方法包括，

步驟S1，提取歷史空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)中的多個(gè)特征因子，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，其中，特征因子至少包括PM2.5、PM10、SO₂、CO、NO₂、O₃、大氣溫度、大氣濕度、降雨和風(fēng)速；提取污染物數(shù)據(jù)樣本X為氣象用數(shù)據(jù)樣本X^*為X^*＝{x_temp，x_hum，x_rain，x_wind}，采用小波去噪方法對(duì)污染物數(shù)據(jù)樣本X進(jìn)行處理，輸出的第一數(shù)據(jù)集為X_W；同時(shí)，采用變分模態(tài)分解法將污染物數(shù)據(jù)樣本X分解為多模態(tài)分量集X_V；

步驟S2，采用第一數(shù)據(jù)集為X_W、多模態(tài)分量集X_V與氣象數(shù)據(jù)集合X*進(jìn)行融合生成融合數(shù)據(jù)集D，采用主成分分析方法對(duì)融合數(shù)據(jù)集D進(jìn)行降維和特征提取，輸出的第二數(shù)據(jù)集X′；

步驟S3，將第二數(shù)據(jù)集X′作為輸入，采用訓(xùn)練好的BiLSTM模型進(jìn)行PM2.5濃度預(yù)測(cè)，并輸出PM2.5的預(yù)測(cè)值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)融合的短時(shí)空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在步驟S1的中小波去噪方法中，將污染物數(shù)據(jù)樣本X映射到小波域，其中，

x_i＝a₁+ε*e₁

x_i為污染物數(shù)據(jù)樣本X中第i項(xiàng)含噪信號(hào)，a₁為有用信號(hào)，e₁為噪聲，ε為噪聲系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)融合的短時(shí)空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在步驟S1的中變分模態(tài)分解法中，將污染物數(shù)據(jù)樣本X中非穩(wěn)態(tài)信號(hào)分解得到一組固有頻率的模態(tài)分量為，

x_i＝{IMF₁，IMF₂，...，IMF_m}

其中，x_i為污染物數(shù)據(jù)樣本X中第i項(xiàng)含噪信號(hào)，IMF_m為第m個(gè)模態(tài)分量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)融合的短時(shí)空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，第一數(shù)據(jù)集為X_W、多模態(tài)分量集X_V與氣象數(shù)據(jù)集合X*進(jìn)行融合生成融合數(shù)據(jù)集D為，

{X_W，X_V，X^*}＝{d₁，d₂，...，d_n}

其中，n為具體特征d總數(shù)量，在步驟S2中主成分分析方法中，

X′←P_PCA(X_W，X_V，X^*)

其中，P_PCA表示主成分分析方法，X′為主成分分析方法處理后的輸出數(shù)據(jù)集；

第i個(gè)主成分pc_i為

其中，為融合數(shù)據(jù)集D中的元素經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理的值，ω_1i、ω_2i、ω_ni為融合數(shù)據(jù)集D的協(xié)方差矩陣的特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于數(shù)據(jù)融合的短時(shí)空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，協(xié)方差矩陣R為，

Z為融合數(shù)據(jù)集D的標(biāo)準(zhǔn)矩陣N為融合數(shù)據(jù)集D樣本數(shù)量。

6.根據(jù)權(quán)利要求1-5任意一項(xiàng)所述的基于數(shù)據(jù)融合的短時(shí)空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在步驟S1中數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中至少包括空值處理、歸一化數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)集的劃分。