[发明专利]区域空气污染物浓度预测方法、终端及可读存储介质

摘要

本发明实施例提供一种区域空气污染物浓度预测方法、终端及计算机可读存储介质。所述方法包括：将计算得到的日平均历史污染物浓度数据集和预处理后的日历史气象数据集作为样本数据集，利用随机森林模型进行训练，其中，随机森林模型包括有多棵决策树，每棵决策树使用多层前馈神经网络实现；确定当前时间当天预测的未来预设天数的预测气象数据；对预测气象数据进行预处理；根据预处理后的预测气象数据、当前时间当天监测的污染物浓度数据，利用训练好的随机森林模型预测待预测区域的未来预设天数的污染物浓度数据。本发明实施例提高了区域空气污染物浓度预测精度，具有较强的泛化能力。

主权项

1.一种区域空气污染物浓度预测方法，其特征在于，所述方法包括：根据待预测的区域当前时间对应季节所有监测点的监测污染物浓度数据集计算得到日平均历史污染物浓度数据集；确定待预测的区域当前时间对应季节的日历史气象数据集；对日历史气象数据集进行预处理；将日平均历史污染物浓度数据集和预处理后的日历史气象数据集作为样本数据集，利用随机森林模型进行训练，其中，随机森林模型包括有多棵决策树，每棵决策树使用多层前馈神经网络实现；确定当前时间当天预测的未来预设天数的预测气象数据；对预测气象数据进行预处理；根据预处理后的预测气象数据、当前时间当天监测的污染物浓度数据，利用训练好的随机森林模型预测待预测区域的未来预设天数的污染物浓度数据。