[发明专利]一种基于模型融合的室内空气预测方法

摘要

本发明公开一种基于模型融合的室内空气质量预测方法，该方法通过分类回归树，根据居住者的行为活动将室内空气质量预测模型和室外空气质量预测模型进行有效融合，对于回归树，从根到每个叶子节点分别再训练一个线性回归器，得到多个线性回归器，适用于不同情况下的室内空气质量预测，本发明有效的将人的活动、室内空气质量、室外空气质量、室外气象等多个数据源进行了有效的多源数据融合以及模型融合，从而获得更精确的学习和预测。

主权项

1.一种基于模型融合的室内空气质量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S01)、基于神经网络进行室外空气质量预测，以待测室内所属建筑物所在的室外空气质量为预测目标，融合建筑物所在特定空间区域内多个监测站空气质量数据、气象数据、是否为交通高峰期作为神经网络的输入，对神经网络进行训练，获取该建筑物所在的位置未来一段时间内的室外空气质量指数所发生的变化；S02)、基于线性回归进行建筑物室内空气质量预测，以建筑物待测室内空气质量为预测目标，根据其过去一段时间内的空气质量数据，利用线性回归算法预测其未来一段时间内的空气质量指数所发生的变化，S03)、基于分类回归树，结合影响待测建筑物室内空气质量的事件、待测室内所属建筑物所在位置的室外未来一段时间内的空气质量变化指数、待测室内未来一段时间内的空气质量变化指数，进行聚合室内空气质量预测。