[发明专利]一种预测空气质量的方法、装置、终端及存储介质

权利要求书

1.一种预测空气质量的方法，其特征在于，包括：

基于预设的空气质量预测模型对目标时间段的空气质量数据进行预测，得到初始预测结果；

获取历史空气质量数据；

基于所述历史空气质量数据确定与所述目标时间段对应的季节因子；

基于所述季节因子对所述初始预测结果进行修正，得到所述目标时间段的空气质量数据对应的最终预测结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史空气质量数据确定与所述目标时间段对应的季节因子，包括：

对所述历史空气质量数据进行预处理，得到第一数据；

获取所述第一数据中的第一季节特征数据，所述第一季节特征数据用于表征所述历史空气质量数据中与季节强相关的空气质量数据；

在所述第一季节特征数据中获取第二数据，并基于所述第二数据确定所述季节因子；所述第二数据为所述第一季节特征数据中与所述目标时间段对应的历史同时期的数据。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述历史空气质量数据进行预处理，得到第一数据，包括：

对所述历史空气质量数据进行插值处理，得到插值数据；

对所述插值数据进行去噪处理，得到所述第一数据。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一数据中的第一季节特征数据，包括：

将所述第一数据划分为多个单元组数据；

确定每个单元组数据对应的属性值；所述属性值包括方差；

获取属性值大于预设阈值的单元组数据作为所述第一季节特征数据。

5.如权利要求2至4任一项所述的方法，其特征在于，所述基于预设的空气质量预测模型对目标时间段的空气质量数据进行预测，得到初始预测结果之前，所述方法还包括：

获取所述第一数据中的第二季节特征数据，所述第二季节特征数据用于表征所述历史空气质量数据中与季节弱相关的空气质量数据；

将所述第二季节特征数据转换为平稳非白噪声数据；

基于所述平稳非白噪声数据确定构建所述空气质量预测模型所需的参数；

基于所述参数以及预设函数构建所述空气质量预测模型。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述参数以及预设函数构建所述空气质量预测模型之后，所述方法还包括：

获取验证数据集；

基于所述验证数据集对所述空气质量预测模型进行验证，并根据验证结果调整所述空气质量预测模型的参数。

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述平稳非白噪声数据确定构建所述空气质量预测模型所需的参数，包括：

对所述平稳非白噪声数据进行自相关分析，得到第一分析结果；

对所述平稳非白噪声数据进行偏自相关分析，得到第二分析结果；

基于所述第一分析结果以及所述第二分析结果确定所述参数。

8.一种预测空气质量的装置，其特征在于，包括：

预测单元，用于基于预设的空气质量预测模型对目标时间段的空气质量数据进行预测，得到初始预测结果；

获取单元，用于获取历史空气质量数据；

确定单元，用于基于所述历史空气质量数据确定与所述目标时间段对应的季节因子；

修正单元，用于基于所述季节因子对所述初始预测结果进行修正，得到所述目标时间段的空气质量数据对应的最终预测结果。

9.一种预测空气质量的终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。