基于模态分解的混合模型的空气污染物浓度预测方法
公开
摘要
本申请涉及一种基于模态分解的混合模型的空气污染物浓度预测方法。获取该地区的所有空气质量站的PM2.5、其他污染物以及气象因子，并进行空间依赖分析，采用0.85作为相关阈值，处理得到目标站与邻近站的PM2.5、其他污染物以及气象因子的序列；并采用CEEMDAN对PM2.5进行序列分解，并利用PM2.5分解后子序列、其他污染物以及气象因子对构建的CNN‑GRU混合模型进行训练，得到训练好的PM2.5浓度预测模型，对目标站PM2.5浓度进行预测。本发明提出的CEEMDAN‑CNN‑GRU混合模型的预测方法可以加快序列分解后的模型训练速度，并有效提取地区内的目标空气质量监测站与邻近空气质量检测站之间与PM2.5相关的空间相关性特征，使得预测效果得到提升。
基本信息
专利标题 ：
基于模态分解的混合模型的空气污染物浓度预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626605A
申请号 ：
CN202210244820.X
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
何世柱陈曦
申请人 ：
长沙理工大学
申请人地址 ：
湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210244820.X
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/26 G16C20/20 G16C20/70 G06N3/04 G06N3/08 G01N15/06
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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