[发明专利]一种基于时空数据统计学习的臭氧浓度预测方法及系统

权利要求书

1.一种臭氧浓度预测方法，其特征在于，包括：

S1、获取每一环境监测站点每一历史时刻对应的参考特征和所述每一环境监测站点每一历史时刻对应的参考结果，对于任一环境监测站点的任一历史时刻，所述任一历史时刻对应的参考特征包括所述任一历史时刻对应的臭氧浓度、所述任一历史时刻对应的点源排放特征和历史预测时刻的气象条件特征，所述任一历史时刻对应的参考结果为所述历史预测时刻对应的臭氧浓度与所述任一历史时刻对应的臭氧浓度之差，所述历史预测时刻在所述任一历史时刻之后；

S2、获取训练验证集和测试集，所述训练验证集由所述每一环境监测站点每一历史时刻对应的参考特征和所述每一环境监测站点每一历史时刻对应的参考结果按照第一预设配比构成，所述测试集由所述每一环境监测站点每一历史时刻对应的参考特征和所述每一环境监测站点每一历史时刻对应的参考结果按照第二预设配比构成；

S3、利用统计学习算法，在所述训练验证集上通过十折交叉验证进行模型参数选择和模型训练，获得预测模型，通过所述测试集对所述预测模型进行模型测试，利用模型测试的结果对所述预测模型进行对比和评价；

S4、根据待测环境监测站点当前时刻对应的目标特征和所述预测模型，获得所述待测环境监测站点当前时刻对应的目标结果，根据所述待测环境监测站点当前时刻对应的目标结果和所述待测环境监测站点当前时刻对应的臭氧浓度，获得所述待测环境监测站点当前预测时刻的臭氧浓度，所述目标特征包括所述当前时刻对应的臭氧浓度、所述当前时刻对应的点源排放特征和所述待测环境监测站点当前预测时刻的气象条件特征，所述目标结果为所述当前预测时刻对应的臭氧浓度与所述当前时刻对应的臭氧浓度之差，所述当前预测时刻表示所述当前时刻之后的24小时。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤S1中所述任一环境监测站点的任一历史时刻对应的点源排放特征通过以下步骤获得：

S11、获取敏感区域，所述敏感区域包括与所述任一环境监测站点所在的城市接壤的所有城市；

S12、将所述敏感区域划分为若干个相同的矩形，获取所述每一矩形对应的点源排放子特征，根据所述每一矩形的点源排放子特征，获得所述点源排放特征。

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，任一矩形对应的点源排放子特征包括若干个历史时段对应的机理特征，对于任一历史时段对应的机理特征，若所述任一矩形内点源数目为0，将所述任一历史时段对应的机理特征设置为0，所述机理特征包括污染物扩散规律特征和污染物传播时间特征，一个历史时段为所述历史时刻之前的一段时间。

4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，若所述任一矩形内点源数目大于0，且所述任一矩形内在第一未来时段的风向与所述待测环境监测站点的相对方向不在预设范围内，将所述任一历史时段对应的机理特征设置为0，所述第一未来时段为所述任一历史时段之后的一段时间。

5.根据权利要求3所述方法，其特征在于，若所述任一矩形内点源数目大于0，且所述任一矩形内在第一未来时段的风向与所述待测环境监测站点的相对方向在所述预设范围内，计算所述任一历史时段对应的机理特征。

6.根据权利要求5所述方法，其特征在于，根据所述任一矩形内所述第一未来时段中敏感风的平均风速、以及所述任一矩形内所有点源在所述任一历史时段内氮氧化物排放量的总和，获得所述污染物扩散规律特征，所述敏感风的风向与所述待测环境监测站点的相对方向在所述预设范围内。

7.根据权利要求5所述方法，其特征在于，根据所述任一矩形与所述待测环境监测站点的距离、所述任一矩形内所述第一未来时段中所述敏感风的平均风速、所述任一历史时段与所述任一历史时刻之间的时间差，获得所述污染物传播时间特征。