[发明专利]一种预测化工园区环境数据的方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种预测化工园区环境数据的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

获取强站监测到的第一环境特征和所述第一环境特征对应的第一环境数据值、以及弱站监测到的第二环境特征和所述第二环境特征对应的第二环境数据值，确定所述第一环境特征和所述第二环境特征中的交叉特征，所述强站为化工园区的标定区域内监测到环境特征种类最多的监测站，所述弱站为所述标定区域内除所述强站外的监测站；

根据所述交叉特征对应的所述第一环境数据值和对应的所述第二环境数据值建立环境数据预测模型；

根据所述环境数据预测模型和所述第一环境数据值确定所述弱站未监测到的未知环境数据值。

2.根据权利要求1所述的预测化工园区环境数据的方法，其特征在于，所述交叉特征为所述强站和所述弱站均能监测到的环境特征，所述根据所述交叉特征对应的所述第一环境数据值和对应的所述第二环境数据值建立环境数据预测模型的步骤之前，还包括如下步骤：

分别对所述交叉特征对应的所述第一环境数据值和对应的所述第二环境数据值进行空值填补处理，得到预处理第一环境数据值和预处理第二环境数据值；

分别对所述预处理第一环境数据值和所述预处理第二环境数据值进行归一化处理，得到归一化第一环境数据值和归一化第二环境数据值。

3.根据权利要求2所述的预测化工园区环境数据的方法，其特征在于，所述分别对所述交叉特征对应的所述第一环境数据值和对应的所述第二环境数据值进行空值填补处理的具体实现为：

每间隔标定时间分别获取所述交叉特征对应的所述第一环境数据值和对应的所述第二环境数据值，令所述交叉特征对应的所述第一环境数据值为第一交叉数据值，令所述交叉特征对应的所述第二环境数据值为第二交叉数据值；

当预设时刻获取的所述第一交叉数据值为空值时，采用与该预设时刻相邻的下一时刻获取的所述第一交叉数据值填补空值；

当预设时刻获取的所述第二交叉数据值为空值时，采用与该预设时刻相邻的下一时刻获取的所述第二交叉数据值填补空值。

4.根据权利要求2所述的预测化工园区环境数据的方法，其特征在于，所述根据所述交叉特征对应的所述第一环境数据值和对应的所述第二环境数据值建立环境数据预测模型的具体实现为：

建立线性回归模型，将所述归一化第一环境数据值代入所述线性回归模型，得到第二环境数据预测值；

根据所述第二环境数据预测值和对应的所述归一化第二环境数据值建立损失函数，采用梯度下降算法确定所述环境数据预测模型。

5.根据权利要求4所述的预测化工园区环境数据的方法，其特征在于，所述建立线性回归模型，将所述归一化第一环境数据值代入所述线性回归模型，得到第二环境数据预测值的具体实现为：

采用第一公式建立线性回归模型，所述第一公式为：

h_θ(x)＝θ₀+θ₁x，

其中，x为自变量，h_θ(x)为所述第二环境数据预测值，θ₀和θ₁为线性回归参数；

将所述归一化第一环境数据值作为自变量代入所述第一公式，获得所述第二环境数据预测值。

6.根据权利要求5所述的预测化工园区环境数据的方法，其特征在于，所述根据所述第二环境数据预测值和对应的所述归一化第二环境数据值建立损失函数，采用梯度下降算法确定所述环境数据预测模型的具体实现为：

根据所述第二环境数据预测值和所述归一化第二环境数据值，采用第二公式建立损失函数，所述第二公式为：

其中，m为所述交叉特征的数量，y为所述归一化第二环境数据值；

采用梯度下降算法确定所述损失函数最小时对应的θ₀的数值和θ₁的数值，将θ₀的数值和θ₁的数值代入所述第一公式，获得所述环境数据预测模型。