[发明专利]基于非监督限制性优化的空气污染时空趋势预测方法

摘要

本发明公开了一种基于非监督限制性优化的空气污染时空趋势预测方法，包括以下：采集整理空气污染监测数据及协变量数据；基于非监督学习进行分区；依据每个分区内的长时间序列数据，提取时间基函数；预测未来一定时间段内的时间基本函数变化趋势；基于时间基函数建立时空场；优化求解空间各区时间基函数的空间系数；选定目标点，依据时基函数及目标点的监测与/或估计数据进行趋势拟合，包括对未来趋势预测结果；基于现有的估计栅格数据进行未来的高分辨率的空气污染时空趋势预测。本发明可以探测一定时空范围内的浓度变化的模式及趋势，进行稳定、可靠的空气污染物浓度的监测预警。