[发明专利]一种城市中SO2浓度值的预测方法在审
| 申请号： | 201711476221.6 | 申请日： | 2017-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN108228538A | 公开（公告）日： | 2018-06-29 |
| 发明（设计）人： | 石晓飞;王平;樊佳斌;吴文君;马晓蕊 | 申请（专利权）人： | 航天科工智慧产业发展有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18;G06Q10/04;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 北京市盛峰律师事务所 11337 | 代理人： | 梁艳 |
| 地址： | 100854 北京市西城区高粱桥*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种城市中SO2浓度值的预测方法，涉及气体含量检测技术领域。该预测方法通过结合气象数值模型，弥补了气象场数据不足的问题；通过采用偏最小二乘回归法有效的解决了自变量系统中的变异信息，同时又对因变量给予了解释，克服了变量间的共线性问题，减少了计算量；另外，在基于径向基核函数的最小二乘支持向量机模型中，通过确定惩罚系数和核函数，极大的减少了利用最小二乘支持向量机模型进行预测计算的复杂性。 | ||
| 搜索关键词： | 最小二乘支持向量机模型 预测 自变量 偏最小二乘回归法 径向基核函数 气体含量检测 变异信息 惩罚系数 数据不足 数值模型 预测计算 共线性 核函数 计算量 气象场 因变量 气象 | ||
【主权项】：
1.一种城市中SO2浓度值的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，建立气象数值模型，并利用所述气象数值模型生成目标区域的气象场数据；同时，收集所述目标区域的SO2浓度的历史数据；S2，利用如下公式，对所述气象场数据和所述SO2浓度的历史数据分别进行归一化处理，得到各因子的初始预测因子集：![]()
式中，x、xn分别为归一化前和归一化后的浓度序列值；xmin、xmax分别为原序列x的最大值和最小值；S3，将所述气象场数据和所述各因子的初始预测因子集分别利用偏最小二乘回归法提取主成分，筛选出最优预测因子集；S4，将所述最优预测因子集输入到最小二乘支持向量机模型中进行训练，得到优化的最小二乘支持向量机模型；S5，利用优化的最小二乘支持向量机模型，对预测样本进行预测，得到SO2浓度的预测值。
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