[发明专利]一种基于多源数据融合的近地面臭氧预测模型在审
| 申请号: | 202110051558.2 | 申请日: | 2021-01-13 |
| 公开(公告)号: | CN112667032A | 公开(公告)日: | 2021-04-16 |
| 发明(设计)人: | 王玥瑶;梁泽;丁家祺 | 申请(专利权)人: | 北京大学 |
| 主分类号: | G06F1/16 | 分类号: | G06F1/16 |
| 代理公司: | 北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙) 11357 | 代理人: | 江舟 |
| 地址: | 100871 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 数据 融合 地面 臭氧 预测 模型 | ||
1.一种基于多源数据融合的近地面臭氧预测模型,包括收纳箱(1),其特征在于:所述收纳箱(1)内腔的两侧均开设有侧置收纳槽(3),所述侧置收纳槽(3)的内腔转动连接有第一螺纹杆(2),所述第一螺纹杆(2)一端的表面固定连接有第二涡轮(31),所述收纳箱(1)的内腔活动套接有底板(10),所述底板(10)下表面的两侧均固定连接有支撑块(6),所述支撑块(6)的一端螺纹套接至第一螺纹杆(2)的表面,所述底板(10)的上表面开设有转动槽(33),所述转动槽(33)的内腔转动连接有转动环(11),所述转动环(11)的上表面固定安装有安装板(12),所述安装板(12)上表面的一侧固定连接有固定架(28),所述固定架(28)的内腔固定连接有转动杆(20),所述转动杆(20)的表面活动套接有模型预测屏(19),所述底板(10)的底部固定安装有第一电机(24),所述第一电机(24)输出轴的一端与安装板(12)下表面的中部固定连接,所述收纳箱(1)内腔底部的两侧均开设有第二滑动槽(17),所述收纳箱(1)的内部开设有位于第二滑动槽(17)内腔底部的第二卡接槽(13),所述收纳箱(1)的内部转动连接有第一蜗杆(27),所述第一蜗杆(27)的两端均固定连接有丝杆(18),所述丝杆(18)贯穿第二卡接槽(13)的内腔且延伸至侧置收纳槽(3)的内腔,两个所述丝杆(18)的一端分别固定连接有第二蜗杆(32),所述第二蜗杆(32)与第二涡轮(31)相啮合。
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的近地面臭氧预测模型,其特征在于:所述安装板(12)上表面的另一侧开设有第一滑动槽(7),所述安装板(12)的内部且位于第一滑动槽(7)内腔的底部开设有第一卡接槽(9),所述安装板(12)的内部转动连接有第二螺纹杆(8),所述第二螺纹杆(8)的一端延伸至第一卡接槽(9)的内腔,所述第一滑动槽(7)的内腔活动套接有第一滑块(23),所述第一滑块(23)的底部卡接至第一卡接槽(9)的内腔且螺纹套接至第二螺纹杆(8)的表面,所述第一滑块(23)的表面转动连接有上置支撑杆(21),所述上置支撑杆(21)的一端与模型预测屏(19)的底部转动连接,所述收纳箱(1)的内部固定安装有第二电机(15),所述第二电机(15)输出轴的一端固定连接有第一涡轮(26),所述第一涡轮(26)与第一蜗杆(27)相啮合。
3.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的近地面臭氧预测模型,其特征在于:两个所述丝杆(18)的螺纹相反,两个所述第二蜗杆(32)的驱动方向一致。
4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的近地面臭氧预测模型,其特征在于:所述第二滑动槽(17)的内腔滑动连接有第二滑块(14),所述第二滑块(14)的底部卡接至第二卡接槽(13)的内腔,所述第二滑块(14)螺纹套接至丝杆(18)的表面。
5.根据权利要求4所述的一种基于多源数据融合的近地面臭氧预测模型,其特征在于:所述第二滑块(14)的顶部转动连接有下置支撑杆(16),所述下置支撑杆(16)的一端与底板(10)的底部转动连接。
6.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的近地面臭氧预测模型,其特征在于:所述收纳箱(1)内腔底部的中心开设有与第一电机(24)位置相对应的收置槽(25),所述收纳箱(1)的两侧均铰接有双开箱门(4),所述收纳箱(1)的一侧设置有握把。
7.根据权利要求6所述的一种基于多源数据融合的近地面臭氧预测模型,其特征在于:所述双开箱门(4)的上表面固定连接有海绵支撑板(5),所述双开箱门(4)的下表面固定连接有拉动环(22)。
8.根据权利要求1所述的一种基于多源数据融合的近地面臭氧预测模型,其特征在于:所述安装板(12)的一侧设置有第三电机(30),所述第三电机(30)输出轴的一端与第二螺纹杆(8)的一端固定连接,所述安装板(12)的上表面固定连接有控制开关(29),且控制开关(29)与第三电机(30)、第一电机(24)、第二电机(15)电性连接。
9.该一种基于多源数据融合的近地面臭氧预测模型的预测方法,其特征在于:
S1:首先依靠不同的空气质量监测站对大气中的臭氧浓度数据进行采集,获取每一个空气质量监测站不同时间的臭氧浓度数据。
S2:将收集后的臭氧浓度数据进行分类整理,在模型预测屏(19)上输入设计好的臭氧预测程序,将整理好的臭氧浓度数据输入模型预测屏(19)上。
S3:然后根据待测空气质量监测站当前时刻对应的数据和预测模型,获得待测空气质量监测站当前时刻对应的目标结果,待测空气质量监测站当前时刻对应的目标结果和待测空气质量监测站当前时刻对应的臭氧浓度,获得待测空气质量监测站当前预测时刻的臭氧浓度,同时在模型预测屏(19)上对预测数据进行显示,对数据进行教学、观看以及研究。
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