[发明专利]一种臭氧浓度预测方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种臭氧浓度预测方法，其特征在于，包括：

获取历史臭氧序列数据，并利用变分模态分解对所述历史臭氧序列数据进行分解，得到多个模态分量；

计算所述历史臭氧序列数据与所述多个模态分量之和的差值，得到剩余残差项；

利用模态分解算法对所述剩余残差项进行分解，得到多个本质模态分量；

利用神经网络对每个本质模态分量进行预测，得到每个本质模态分量对应的预测结果，并将所有的预测结果相加，得到残差项最终预测结果；

计算所述多个模态分量和所述残差项最终预测结果的和，得到臭氧浓度预测结果。

2.根据权利要求1所述的臭氧浓度预测方法，其特征在于，所述利用模态分解算法对所述剩余残差项进行分解，得到多个本质模态分量，包括：

利用集合经验模态分解算法对所述剩余残差项进行分解，得到多个本质模态分量。

3.根据权利要求1所述的臭氧浓度预测方法，其特征在于，所述获取历史臭氧序列数据，包括：

获取历史时间段中采集的原始气象物理量；

对所述原始气象物理量进行数据清洗，以得到基于时间对齐的所述历史臭氧序列数据。

4.根据权利要求1至3任一项所述的臭氧浓度预测方法，其特征在于，所述利用神经网络对每个本质模态分量进行预测，得到每个本质模态分量对应的预测结果，包括：

利用长短时记忆神经网络对每个本质模态分量进行预测，得到所述每个本质模态分量对应的预测结果。

5.根据权利要求1所述的臭氧浓度预测方法，其特征在于，所述获取历史臭氧序列数据，包括：

从空气质量检测站获取所述历史臭氧序列数据。

6.一种臭氧浓度预测装置，其特征在于，包括：

模态分量获取模块，用于获取历史臭氧序列数据，并利用变分模态分解对所述历史臭氧序列数据进行分解，得到多个模态分量；

剩余残差项计算模块，用于计算所述历史臭氧序列数据与多个模态分量之和的差值，得到剩余残差项；

剩余残差项分解模块，用于利用模态分解算法对所述剩余残差项进行分解，得到多个本质模态分量；

残差项最终预测结果计算模块，用于利用神经网络对每个本质模态分量进行预测，得到每个本质模态分量对应的预测结果，并将所有的预测结果相加，得到残差项最终预测结果；

臭氧浓度预测结果计算模块，用于计算所述多个模态分量和所述残差项最终预测结果的和，得到臭氧浓度预测结果。

7.根据权利要求6所述的臭氧浓度预测装置，其特征在于，所述剩余残差项分解模块，包括：

剩余残差项分解单元，用于利用集合经验模态分解算法对所述剩余残差项进行分解，得到多个本质模态分量。

8.根据权利要求6所述的臭氧浓度预测装置，其特征在于，所述模态分量获取模块，包括：

原始气象物理量获取单元，用于获取历史时间段中采集的原始气象物理量；

第一历史臭氧序列数据获取单元，用于对所述原始气象物理量进行数据清洗，以得到基于时间对齐的所述历史臭氧序列数据。

9.一种臭氧浓度预测设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的臭氧浓度预测方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的臭氧浓度预测方法的步骤。