[发明专利]一种基于深层地形特征的空气污染物浓度估计方法

权利要求书

1.一种基于深层地形特征的空气污染物浓度估计方法，其特征在于，包括数据准备阶段和模型训练阶段，具体如下：

(1)数据准备阶段：

(1.1)解析地图，构建自然地形地理形状数据库；

(1.2)根据空气质量监测站点所在区域的地形分布，对全国空气质量监测站点进行聚类；

(1.3)给定某一地区，基于空气质量监测站点聚类对其现有空气质量监测站点进行扩充，构造训练样本集；

(2)模型训练阶段，基于训练样本集进行模型训练：

(2.1)计算原始地形特征：根据当前区域地形分布，计算本地地形特征；根据周边空气质量监测站点地形分布，计算k近邻地形特征；得到原始地形特征；

(2.2)基于集成决策树模型，计算深层地形特征；其中，所述计算深层地形特征的方法如下：

(2.2.1)基于原始地形特征向量，采用集成决策树算法，从训练样本集D中训练一个包含T颗决策树的模型；

(2.2.2)对D中每个训练样本s_i，将其对应的原始地形特征向量tv(s_i)输入至每颗决策树，则s_i会根据其原始地形特征向量的取值到达每颗决策树的某个叶子节点；并采用one-hot编码将s_i到达的每个叶子节点编码为深层特征dv(s_i)；

(2.3)训练空气污染物浓度回归模型，利用训练得到的空气污染物浓度回归模型实现空气污染物浓度估计；其中，所述训练空气污染物浓度回归模型的方法为基于多元线性回归算法从训练样本集D中训练一个回归模型，其中D中每个训练样本s_i可被表示为(fv(s_i),con(s_i))，fv(s_i)＝tv(s_i),dv(s_i)；其中，con(s_i)为样本s_i的空气污染物浓度的真实值。

2.根据权利要求1所述的一种基于深层地形特征的空气污染物浓度估计方法，其特征在于：所述步骤(1.1)的方法为：对地图进行解析，得到地图上所有的地理形状；保留与自然地形相关的地理形状，并将其分成森林地形、水域地形和沙漠地形三大类，构建得到自然地形地理形状数据库。

3.根据权利要求2所述的一种基于深层地形特征的空气污染物浓度估计方法，其特征在于：所述对全国空气质量监测站点聚类方法如下：(1.2.1)给定一个空气质量监测站点m，以m为中心构造一个边长为w的正方形区域m.G；计算m.G与各类自然地形地理形状交叠部分的面积占比，即森林地形面积占比m.p_f、水域地形面积占比m.p_w和沙漠地形面积占比m.p_s，则m.p_n＝1-m.p_f-m.p_w-m.p_s为普通地形面积占比；得到m的地形分布向量为lv(m)＝m.p_f,m.p_w,m.p_s,m.p_n；(1.2.2)基于欧氏距离度量地形分布向量间的距离，并将全国所有空气质量监测站点的地形分布向量输入至K-Means聚类算法，得到K个空气质量监测站点聚类，记为C₁,...,C_K。