[发明专利]污染物浓度预报方法及装置

权利要求书

1.一种污染物浓度预报方法，其特征在于，包括：

获取预定区域第一时段C1之前的H1个时段对应的H1个指定污染物的浓度；

将所述H1个时段对应的H1个指定污染物的浓度输入至第一监督学习的非线性模型，由所述第一监督学习的非线性模型预报所述第一时段C1的指定污染物的浓度；

其中，所述第一监督学习的非线性模型通过如下训练数据训练得到：

，

其中，表示所述预定区域内的第P个站点在时段的指定污染物的浓度；H1、P、为正整数，n为时段编号，连续n年对应H1个时段；将连续n年的区域指定污染物的浓度作为所述第一监督学习的非线性模型的输入，预报得到第n+1年的指定污染物的浓度预报值，将后n-1年与预报得到的第n+1年区域指定污染物的浓度作为输入，得到第n+2年的指定污染物的浓度预报值，并通过多次迭代得到多年指定污染物的浓度预报值。

2.根据权利要求1所述的污染物浓度预报方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述训练数据获取前个时段指定污染物的平均浓度和第时段的指定污染物的浓度；

随机选取所述前个时段的指定污染物的平均浓度和所述第时段的指定污染物的浓度对M个监督学习的非线性模型进行训练，得到M个第二监督学习的非线性模型：

；

获取第二时段C2之前的H2个时段对应的H2个指定污染物的平均浓度；

将所述H2个时段对应的H2个指定污染物的平均浓度分别输入至所述M个第二监督学习的非线性模型，由所述M个第二监督学习的非线性模型预报M个第二时段C2的指定污染物的浓度；

根据所述M个第二时段C2的指定污染物的浓度获取所述第二时段C2的指定污染物的浓度变化范围：

；

其中，H2、M为正整数，中表示的输入。

3.根据权利要求2所述的污染物浓度预报方法，其特征在于，在所述第二时段C2为多个时段时，所述方法还包括：

获取多个第二时段C2的指定污染物的浓度：

；

根据所述多个第二时段C2的指定污染物的浓度获取多个第二时段C2的指定污染物的浓度变化范围：

；

其中，r表示需要预报的时段的数量。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的污染物浓度预报方法，其特征在于，所述指定污染物为臭氧；所述第一时段为年份。

5.一种污染物浓度预报装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取预定区域第一时段C1之前的H1个时段对应的H1个指定污染物的浓度；

第一预报模块，用于将所述H1个时段对应的H1个指定污染物的浓度输入至第一监督学习的非线性模型，由所述第一监督学习的非线性模型预报所述第一时段C1的指定污染物的浓度；

其中，所述第一监督学习的非线性模型通过如下训练数据训练得到：

，

其中，表示所述预定区域内的第P个站点在时段的指定污染物的浓度；H1、P、为正整数，n为时段编号，连续n年对应H1个时段；将连续n年的区域指定污染物的浓度作为所述第一监督学习的非线性模型的输入，预报得到第n+1年的指定污染物的浓度预报值，将后n-1年与预报得到的第n+1年区域指定污染物的浓度作为输入，得到第n+2年的指定污染物的浓度预报值，并通过多次迭代得到多年指定污染物的浓度预报值。