[发明专利]散煤燃用量确定方法及装置

说明书

本发明提供了散煤燃用量确定方法及装置，方法包括：按预设的样本采集条件确定样本采集对象；根据确定的样本采集对象采集训练样本数据；训练样本数据包括：散煤燃用量影响参数数据；利用人工神经网络构建燃煤用量模型；利用训练样本数据训练预先构建的燃煤用量模型；根据待测区域的散煤燃用量影响参数数据和训练后的燃煤用量模型确定待测区域的散煤燃用量。提供了一种高准确性、低成本的民用散煤燃用量的确定方案。

技术领域

本发明涉及数据处理技术，具体的讲是一种散煤燃用量确定方法及装置。

背景技术

民用散烧煤由于单位排放强度大、近地面排放、排放区域人口密集等特点，被认为是冬季北方地区空气污染加重的一个重要原因。科学研究民用散烧煤排放污染物对区域大气环境的影响，其基础在于准确掌握区域内散烧煤的活动水平，即民用散烧煤的年燃用量。

现有技术中，获得民用散烧煤的年燃用量，主要分为以下两种方法：第一，自上而下的方法，从区域内能源统计数据中获取民用散烧煤的消费总量；目前现有技术的研究结果表明，通过国家统计数据得到的散烧煤年燃用量数据与实际调研得到的结果有着巨大差异，该方法严重低估了农村散烧煤的用量。

现有技术中，还采用自下而上的方法获得民用散烧煤的年燃用量，通过逐村入户调研或者抽样入户调研的方法，得到各地区农户户均年散煤燃用量，与各地区农户数量相乘，得到各地区民用散煤燃用量。这种方法的缺点在于统计成本较高，此外，数据质量也难以保证。当获得较大区域内的民用散烧煤使用数据时，就需要耗费较大的人力和财力。更重要的是，这种方法获得的数据很难进行共享，造成了大量的低水平重复调研工作。这给相关科研团队开展相关研究，以及政府部门准确掌握民用散煤对大气污染的影响，以及制定相应的政策措施造成了很大困难。

发明内容

为了提供一种高准确性、低成本、可共享的民用散煤燃用量计算方法，本发明提供一种散煤燃用量确定方法，包括：

按预设的样本采集条件确定样本采集对象；

根据确定的样本采集对象采集训练样本数据；所述的训练样本数据包括：散煤燃用量影响参数数据；

利用人工神经网络构建燃煤用量模型；

利用所述训练样本数据训练预先构建的燃煤用量模型；

根据待测区域的散煤燃用量影响参数数据和训练后的燃煤用量模型确定待测区域的散煤燃用量。

本发明实施例中，所述的按预设的样本采集条件确定样本采集对象包括：

获取预设的温度数据、人均可支配收入数据、人均供暖面积以及户均常住人口数量；

按预设的温度数据、人均可支配收入数据、人均供暖面积以及户均常住人口数量确定样本采集对象。

本发明实施例中，所述的按预设的样本采集条件确定样本采集对象包括：

按预设的温度区间将样本对象进行分组，确定温度组；

按预设的人均可支配收入值对各温度组的样本对象进行分组，确定收入组；

按预设的供暖面积值对各收入组的样本对象进行分组，确定面积组；

按预设的常住人口数对各面积组的样本对象进行分组，确定样本采集组；

根据预设的温度数据、人均可支配收入数据、人均供暖面积以及户均常住人口数量从所述的样本采集组中确定样本采集对象。

本发明实施例中，所述训练样本数据还包括：户均年燃煤量数据；

所述的利用所述训练样本数据训练预先构建的燃煤用量模型包括：