[发明专利]面向空气质量预报的样本优化方法

权利要求书

1.一种面向空气质量预报的样本优化方法，其特征是，包括以下步骤：

（1）确定样本优化筛选的相关参数，其具体是：

（11）采用污染物浓度与气象因子综合分析法，确定气象因子权重矩阵，其具体是：

（111）获取污染物上升与下降情景下气象因子权重值；

（112）获取污染物严重与轻微情景下气象因子权重值；

（113）计算污染物质量浓度与气象因子的相关系数；

（114）计算每一个气象因子的初始权重值，建立权重矩阵； 

（12）采用正交实验法确定阈值矩阵；

（13）采用实验校验的方法确定样本量；

（2）筛选出优化的样本，其具体为：

（21）筛选出每一气象相似度达到阈值范围内的样本；

（22）筛选出总体气象相似度达到阈值范围内的样本；

（23）筛选出与预测日气象背景相似度最高的样本。

2.根据权利要求1所述的面向空气质量预报的样本优化方法，其特征是，所述步骤（111）的具体步骤是：

（1111）获取情景一下的气象因子代表数据，即为污染物今日浓度与昨日浓度对比的升降值分别在0.05mg/m3以上及-0.05mg/m3以下的两个时期中各气象因子的均值和分析时段内该气象因子的最大值、最小值及平均值，即上升时期平均值                                                、下降时期平均值及分析时段的最大值、最小值及平均值，其中为气象因子标签；

（1112）数值归一化处理，运用下式处理，

，，；

（1113）计算气象因子变化度，；

（1114）计算权重值，，其中为气象因子变化度，为气象因子种类数。

3.根据权利要求1所述的面向空气质量预报的样本优化方法，其特征是，所述步骤（112）的具体步骤是：

（1121）获取情景二下气象因子代表数据，即为污染物的API值分别在100以上及20以下的两个时期内各气象因子的均值和分析时段内该气象因子的最大值、最小值及平均值，即污染严重时期平均值、污染轻微时期平均值及分析时段的最大值、最小值及平均值，其中为气象因子标签；

（1122）数值归一化处理，运用下式处理，

，，；

（1123）计算气象因子变化度，；

（1124）计算权重值，，其中为气象因子变化度，为气象因子种类数。

4.根据权利要求1所述的面向空气质量预报的样本优化方法，其特征是，所述步骤（113）中所述污染物质量浓度与气象因子的相关系数为：

，式中，为气象因子标签；气象因子种类数；为污染物质量浓度值；为污染物质量浓度平均值；为气象因子值；为气象因子平均值。

5.根据权利要求1所述的面向空气质量预报的样本优化方法，其特征是，所述步骤（114）中所述每一个气象因子的初始权重值为：

    式中，为相关系数；和分别为情景一和情景二下计算所得权重值。

6.根据权利要求1所述的面向空气质量预报的样本优化方法，其特征是，步骤（12）的具体步骤为：

（121）确定实验指标为模型预测结果的绝对误差值； 

（122）选因素、定水平，根据S1步骤权重矩阵的结果确定需考察的试验因素，在本专利中即选取对污染物浓度影响权重值大的气象因素作为试验因素，并拟定每个因素的水平；

（123）设计正交表表头，将试验因素分别填进正交表的列；

（124）把每个水平数字填入正交表的行； 

（125）计算值，其中为第列因素水平所对应的试验指标和；

（126）计算各因素同一水平的平均值，为的平均值，

；

 （127）计算各因素的极差，

，

表示第列因素在其取值范围内试验指标变化的幅度；

      （128）优化组合，根据各因素个水平的平均值确定优水平。

7.根据权利要求6所述的面向空气质量预报的样本优化方法，其特征是，步骤（123）中因素个数应不大于正交表的列数。