[发明专利]一种基于时域加权的空气污染物浓度监测方法有效
| 申请号： | 201910857687.3 | 申请日： | 2019-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN110568127B | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 顾锞;乔俊飞;夏俊勇 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G01N33/00 | 分类号： | G01N33/00;G01N15/06;G06N20/10 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于时域加权的空气污染物浓度监测方法。引入时间加权矩阵到支持向量回归模型中来增强不同时刻训练样本的权重。首先，收集一周内6种气象指标和6种空气污染物浓度共计12个特征的数据作为特征向量并以此构成样本数据。然后引入时间加权矩阵建立时域加权支持向量回归机模型。最后，用样本训练TSVR模型，对监测结果进行评估。实验结果表明，本发明提出的模型在空气污染物浓度监测和实现效率方面与目前的监测方法相比具有很大优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时域 加权 空气 污染物 浓度 监测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于时域加权的空气污染物浓度监测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n第一步：收集一周内6种气象指标和6种空气污染物浓度共计12个特征的数据作为特征向量并以此构成样本数据，建立时域加权支持向量回归机模型；/n第二步：用样本训练TSVR模型，对监测结果进行评估；/n第一步中：/n(1)收集12个特征的数据作为特征向量，包括收集当前时刻温度、相对湿度、风速、风向、压力和能见度这6种气象指标的数值，同时收集1小时前PM
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