[发明专利]一种基于高斯回归的空间细粒度污染推断方法有效
| 申请号： | 201911397406.7 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111209537B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 李倩;刘锐;谢涛;席春秀;张丽伟 | 申请（专利权）人： | 中科宇图科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18;G06N5/04 |
| 代理公司： | 北京市盛峰律师事务所 11337 | 代理人： | 于国强 |
| 地址： | 100101 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于高斯回归的空间细粒度污染推断方法，涉及大气污染模型技术领域，包括以下步骤：S1，定义给定监测区域内所有监测点位的数据，对所有未知点位的PM2.5的数值进行推断；S2，确定选用的高斯回归模型，使用该高斯回归模型进行数据训练；S3，选用训练数据和测试数据，并利用训练数据和测试数据获得待推断空间细粒度污染预测值。该方法与其他污染推测方法相比具有较高的准确性和稳定性，更加适合对细粒度PM2.5进行空间推断；精细的污染热图使得后续的精细污染管控及健康风险评估具有更大的可能性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 回归 空间 细粒度 污染 推断 方法 | ||
【主权项】：
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