[发明专利]一种基于社区划分的空气质量指数预测的方法

说明书

本发明公开了一种基于社区划分的空气质量指数预测的方法。首先对气象因素和污染物因素的数据集进行处理，得到整理后的气象因素数据集和污染物因素数据集。接着计算任意两个城市间关于气象因素的相似度，得到各城市间的相似度矩阵。然后通过社区划分的方法，将跟目标城市相似性较高的城市归为一个社区，最后根据周边城市的污染物因素建立预测模型，进行预测。本发明降低了时间复杂度，提高了预测的准确度。

技术领域

本发明属于预测领域，特别涉及一种基于社区划分的空气质量指数预测的方法。

背景技术

近年来，随着中国经济社会的快速发展，人民的生活水平越来越高。然而随之而来的生态环境问题却限制了人们生活质量的提高，国际社会对大气污染、水土流失等生态环境问题的讨论已经越来越多。由于不合理的开发和利用，我国的生态环境面临着严重的威胁，空气质量不断恶化，大气污染问题已经严重影响社会的可持续发展，对广大居民的生命健康也造成了极大的威胁。由此可以看出，推动针对大气污染的研究是当前的重中之重。

空气质量指数是国际上普遍采用的判定空气质量好坏的重要指标。空气质量指数越高，表示空气的污染越严重。随着空气质量指数的增加，越来越多的人口会受到高污染空气带来的不良影响。空气质量指数的增加可能是由于空气中污染物排放量的增加，或者是因为空气污染物稀释不足。空气质量指数的预测可以及时向政府提供大气环境质量的变化趋势，也可用于对大气污染的控制和管理。因此，空气质量指数的预测对人类在未来进行空气污染的治理有着十分重要的影响。

虽然现今社会关于预测空气质量指数的算法越来越多，但是大部分的算法并没有考虑周边城市的气象因素和污染物因素对目标城市空气质量指数的影响。气象因素对空气质量指数的影响是不可或缺的，把气象因素考虑进预测模型中，可以使得预测效果更加精确。本发明提出了一种基于社区划分的空气质量指数的预测方法，选取气象因素中的气压、2分钟平均风速、温度、相对湿度作为研究对象，通过气象因素建立各城市间的相似度矩阵，然后进行社区划分，把周边城市对目标城市的影响考虑在内，最后进行预测模型的建立。

发明内容

发明目的：针对上述问题，本发明提供一种基于社区划分的空气质量指数的预测方法，降低预测空气质量指数方法的时间复杂度。

技术方案：本发明提出一种基于社区划分的空气质量指数预测的方法，包括如下步骤：

(1)对气象因素和污染物因素的数据集进行处理，得到整理后的气象因素数据集和污染物因素数据集；

(2)计算任意两个城市间关于气象因素的相似度，得到各城市间的相似度矩阵；

(3)通过社区划分的方法，将跟目标城市相似性较高的城市归为一个社区；

(4)根据周边城市的污染物因素建立预测模型，进行预测。

进一步的，所述步骤(1)中对气象因素和污染物因素的数据集进行处理的具体步骤如下：

(1.1)对数据进行筛选，选取一段连续的数据；

(1.2)选取气压、2分钟平均风速、温度、相对湿度这四种数据，选择空气质量指数AQI所需要的六种污染物因素：一氧化碳CO、二氧化氮NO₂、臭氧O₃、PM10、PM2.5、二氧化硫SO₂；

(1.3)对数据进行归一化，得到气象因素数据矩阵B′_i和污染物因素数据集A′_i；归一化后的气象因素数据集表示为归一化后的污染物因素数据集表示为其中，t表示时间，i表示城市的标号，X表示气象因素，Y表示污染物因素，表示城市i第t天第1种气象因素的值，表示城市i第t天第1种污染物因素的值。

进一步的，所述步骤(2)中计算任意两个城市间关于气象因素的相似度的具体步骤如下：