[发明专利]一种利用历史空气质量数据特征预测空气污染的方法

权利要求书

1.一种利用历史空气质量数据特征预测空气污染的方法，包含如下步骤：

1)建立历史空气质量数据库：所述历史空气质量数据库中包含各种空气质量监测设备获

取的历史空气质量数据；所述历史空气质量数据包含二维地理位置信息和时间戳信息；

2)建立三维时空网格：所述三维时空网格以二维地理位置和时间为轴；

3)建立网格化数据库：每个网格内产生唯一一个数据单元；所述数据单元由落入该网格的历史空气质量数据计算得出；或者由该网格的邻近网格推算得出；

4)对网格化数据库的数据进行比值分析，对近期空气质量数据与历史空气质量数据进行

分析得到比值对比矩阵和比值特征值；

5)将网格化数据库中当前空气质量的数据帧和历史空气质量数据帧进行匹配，所述匹配

方法为对比值对比矩阵的元素进行统计，统计比值对比矩阵中符合设定要求的元素比例，所述比例超过设定值，则得到与当前空气质量的数据帧相似的历史空气质量数据帧；

6)以相似的历史空气质量数据帧之后一段时间的数据单元的空气质量数据和比值特征值

为基础，预测未来时段的数据单元的数值；

所述比值分析包含的步骤如下：

1)先建立分析矩阵

由历史空气质量数据帧和当前空气质量数据帧的数据得到对应的A矩阵和A^c矩阵；

2)计算比值与比值特征值

计算矩阵中对应位置的比值并对得到的ε计算平均值为比值特征值；所述预测方法为：

A^c+t：未来t时刻的空气质量数据矩阵；

A^+t：历史空气质量数据帧时间点之后t时刻的历史空气质量数据的矩阵。

2.一种利用历史空气质量数据特征预测空气污染的方法，包含如下步骤：

1)建立历史空气质量数据库：所述历史空气质量数据库中包含各种空气质量监测设备获取的历史空气质量数据；所述历史空气质量数据包含二维地理位置信息和时间戳信息；

2)建立三维时空网格：所述三维时空网格以二维地理位置和时间为轴；

3)建立网格化数据库：每个网格内产生唯一一个数据单元；所述数据单元由落入该网格的历史空气质量数据计算得出；或者由该网格的邻近网格推算得出；

4)对网格化数据库的数据进行差值分析，对近期空气质量数据与历史空气质量数据进行分析得到差值对比矩阵和差值特征值；

5)将网格化数据库中当前空气质量的数据帧和历史空气质量数据帧进行匹配，所述匹配方法为对差值对比矩阵的元素进行统计，统计差值对比矩阵中符合设定要求的元素比例，所述比例超过设定值，则得到与当前空气质量的数据帧相似的历史空气质量数据帧；

6)以相似的历史空气质量数据帧之后一段时间的数据单元的空气质量数据和差值特征值为基础，来预测未来时段的数据单元的数值；

所述差值分析包含的步骤如下：

1)先建立分析矩阵

由历史空气质量数据帧和当前空气质量数据帧的数据得到对应的A矩阵和A^c矩阵；

2)计算差值与差值特征值

计算矩阵中对应位置的差值δ_mn＝A^c_mn-A_mn，并对得到的δ计算平均值为差值特征值；

所述预测方法为：

A^c+t：未来t时刻的空气质量数据矩阵；

A^+t：历史空气质量数据帧时间点之后t时刻的历史空气质量数据的矩阵。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述匹配方法为计算符合规定的元素数量与对比矩阵元素总数量的比值(λ)，计算和匹配方法如下：

λ为相似系数，κ为相似度参数，κ的值为0.7、0.8，或0.9。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设定要求是如下之一：

1)ε的平均值加减0.1；

2)ε的平均值加减0.3；

3)ε的平均值加减0.4；

4)0.3～1；

5)0.5～1；

6)0.7～1。