[发明专利]一种基于非线性理论的PM2.5预测与预警方法及系统有效
| 申请号： | 201810095420.0 | 申请日： | 2018-01-31 |
| 公开（公告）号： | CN108491953B | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 尹建光;彭飞;谢连科;臧玉魏;马新刚;韩悦;刘辉;王坤;巩泉泉;窦丹丹;张国英;李方伟;李佳煜;郭本祥;闫文晶;崔翔宇 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06F17/18 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李圣梅 |
| 地址： | 250003 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于非线性理论的PM2.5预测与预警方法及系统，模型训练步骤和模型预测步骤；针对PM2.5浓度时序数据分为两组，分别作为训练时序数据集及测试时序训练集；对所述训练时序数据集的数据进行S级小波分解，进行时频分析，将一维信息扩展为高维信息，提取PM2.5历史数据的隐含信息，得到训练时序指标数据集；构造预测模型；对预测模型进行训练；针对测试时序训练集，进行MLRC‑LSSVR模型预测，对模型预测结果做方差分析，得到置信区间的上界值作为最终的预测结果。本发明能够提供模型的可调参数，通过改变可调参数从而适应不同地区PM2.5浓度的预测预警工作。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 非线性 理论 pm2 预测 预警 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于非线性理论的PM2.5预测与预警方法，其特征是，包括：模型训练步骤和模型预测步骤；针对PM2.5浓度时序数据分为两组，分别作为训练时序数据集及测试时序训练集；对所述训练时序数据集的数据进行S级小波分解，进行时频分析，将一维信息扩展为高维信息，提取PM2.5历史数据的隐含信息，得到训练时序指标数据集；然后构造基于多级残差修正的非线性最小二乘支持向量回归AMLRC‑LSSVR的预测模型；对AMLRC‑LSSVR模型进行训练；针对测试时序训练集，进行MLRC‑LSSVR模型预测，对模型预测结果做方差分析，得到置信区间的上界值作为最终的预测结果。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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