[发明专利]空气质量预测方法、装置、计算机设备及可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201910478507.0 申请日: 2019-06-03
公开(公告)号: CN110333556A 公开(公告)日: 2019-10-15
发明(设计)人: 邢军华;罗铁;欧阳一村;曾志辉;贺涛;许文龙 申请(专利权)人: 深圳中兴网信科技有限公司
主分类号: G01W1/10 分类号: G01W1/10;G01N33/00;G01W1/02
代理公司: 北京友联知识产权代理事务所(普通合伙) 11343 代理人: 尚志峰;汪海屏
地址: 518109 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明提出了一种空气质量预测方法、装置、计算机设备及可读存储介质,其中,空气质量预测方法包括:获取污染物采集点的历史污染物数据和气象采集点的历史气象数据;根据污染物采集点与气象采集点的位置信息,将历史污染物数据加权得到气象采集点处的历史污染物映射数据;利用极端梯度上升模型,以历史污染物映射数据和历史气象数据作为训练集进行训练,得到预测模型;根据当前污染物数据与当前气象数据,利用预测模型得到预测空气质量数据。本发明提出的空气质量预测方法,无需对缺失数据进行预处理,使得整个深度学习过程更快捷,并且,将污染物采集点所采集的历史污染物数据映射到气象采集点处,得到更精确的样本数据,提升了预测精度。
搜索关键词: 采集点 污染物数据 污染物 预测 可读存储介质 历史气象数据 气象 计算机设备 映射数据 预测模型 空气质量数据 预处理 气象数据 缺失数据 上升模型 学习过程 样本数据 训练集 映射 加权 采集
【主权项】:
1.一种空气质量预测方法,其特征在于,包括:获取污染物采集点的历史污染物数据和气象采集点的历史气象数据;根据所述污染物采集点与所述气象采集点的位置信息,将所述历史污染物数据加权得到所述气象采集点处的历史污染物映射数据;利用极端梯度上升模型,以所述历史污染物映射数据和所述历史气象数据作为训练集进行训练,得到预测模型;根据当前污染物数据与当前气象数据,利用所述预测模型得到预测空气质量数据。
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