一种基于NGBoost算法的PM2.5
公开
摘要
本发明公开了一种基于NGBoost算法的PM2.5浓度长时间序列预测方法，该方法综合气象和其他污染物影响因素，提出了基于自然梯度提升的PM2.5浓度预测模型，以提升长时间序列PM2.5浓度预测的精度。使用Isolation Forest算法对采集到的目标站点空气污染物及气象数据进行了异常值判定、通过斯皮尔曼相关系数进行特征选择等预处理作为总数据集；提出数据时序离散化方法，使用所有天中同一小时的数据构成模型输入。然后进行了数据规范化、数据集划分比例、阈值等参数调优实验进行模型优化。最后将离散化后的多维数据集采用NGBoost算法，得出对目标站点未来一天PM2.5浓度的小时级精确化预测值。本发明为PM2.5浓度长时间序列预测提供了一个开放的研究框架。
基本信息
专利标题 ：
一种基于NGBoost算法的PM2.5浓度长时间序列预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611399A
申请号 ：
CN202210268175.5
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘希亮高雨瑶赵俊杰张羽民李建强林绍福
申请人 ：
北京工业大学
申请人地址 ：
北京市朝阳区平乐园100号
代理机构 ：
北京思海天达知识产权代理有限公司
代理人 ：
沈波
优先权 ：
CN202210268175.5
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F119/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-10 ：
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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