[发明专利]一种基于深层地形特征的空气污染物浓度估计方法有效
| 申请号： | 201710982457.0 | 申请日： | 2017-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN107729941B | 公开（公告）日： | 2020-07-03 |
| 发明（设计）人： | 吕明琪;陈岭;张圣;李纺 | 申请（专利权）人： | 杭州尚青科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州之江专利事务所(普通合伙) 33216 | 代理人： | 张慧英 |
| 地址： | 310053 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深层地形特征的空气污染物浓度估计方法，具体实施如下：(1)通过解析地图构建地形数据库；(2)基于地形分布扩充地区现有空气质量监测站点，构建训练样本集；(3)抽取原始地形特征，包括描述样本所在区域地形分布的本地地形特征和描述样本周边空气质量监测站点地形分布的k近邻地形特征；(4)基于集成决策树模型抽取深层地形特征；(5)训练回归模型。该方法在训练样本上基于地形分布进行空气质量监测站点扩充，保证了训练样本在地形分布上的多样性；在特征工程上引入了地形特征及其深层转换，可有效提高模型在不同地形区域中的估计性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深层 地形 特征 空气 污染物 浓度 估计 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深层地形特征的空气污染物浓度估计方法，其特征在于，包括数据准备阶段和模型训练阶段，具体如下：(1)数据准备阶段：(1.1)解析地图，构建自然地形地理形状数据库；(1.2)根据空气质量监测站点所在区域的地形分布，对全国空气质量监测站点进行聚类；(1.3)给定某一地区，基于空气质量监测站点聚类对其现有空气质量监测站点进行扩充，构造训练样本集；(2)模型训练阶段，基于训练样本集进行模型训练：(2.1)计算原始地形特征：根据当前区域地形分布，计算本地地形特征；根据周边空气质量监测站点地形分布，计算k近邻地形特征；得到原始地形特征；(2.2)基于集成决策树模型，计算深层地形特征；(2.3)训练空气污染物浓度回归模型，利用训练得到的空气污染物浓度回归模型实现空气污染物浓度估计。
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