[发明专利]一种基于深度时空修正模型的城市区域尾气污染预测方法在审
| 申请号： | 201811022964.0 | 申请日： | 2018-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN109214570A | 公开（公告）日： | 2019-01-15 |
| 发明（设计）人： | 许镇义;杜晓冬 | 申请（专利权）人： | 安徽优思天成智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 合肥汇融专利代理有限公司 34141 | 代理人： | 赵宗海 |
| 地址： | 230088 安徽省合肥市高新区*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度时空修正模型的城市区域尾气污染预测方法，包括：多源异构数据获取；自编码器特征抽取，通过构建三层自编码器网络结构，实现对所述多源异构数据特征降维抽取；尾气排放修正，将所述步骤二中提取的各数据源的降维特征数据，代入尾气排放修正模型；时空序列数据生成；深度时空网络模型预训练；将真实监测点位的遥测数据替换修正模型数据，重新训练得到修正的区域尾气排放预测模型；确定模型的权重参数，得到深度时空网络模型，输入所述多源异构数据，得到预测的区域尾气污染排放结果。 | ||
| 搜索关键词： | 修正模型 多源异构数据 尾气排放 尾气污染 时空 城市区域 网络模型 编码器 预测 修正 权重参数 时空序列 数据生成 特征抽取 特征降维 特征数据 网络结构 遥测数据 预测模型 数据源 点位 构建 降维 三层 替换 抽取 排放 监测 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度时空修正模型的城市区域尾气污染预测方法，其特征在于，所述方法包括步骤：步骤一、多源异构数据获取；步骤二、自编码器特征抽取，通过构建三层自编码器网络结构，实现对所述多源异构数据特征降维抽取；步骤三、尾气排放修正，将所述步骤二中提取的各数据源的降维特征数据，代入尾气排放修正模型；步骤四、时空序列数据生成；步骤五、深度时空网络模型预训练；步骤六、将真实监测点位的遥测数据替换修正模型数据，重新训练得到修正的区域尾气排放预测模型；确定模型的权重参数，得到深度时空网络模型，输入所述多源异构数据，得到预测的区域尾气污染排放结果。
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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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