[发明专利]一种基于关联性分析的空气污染物浓度预测方法在审
| 申请号： | 202210948354.3 | 申请日： | 2022-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN115327041A | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 徐鹤;张澳生;徐鑫;季一木;李鹏;王汝传;苗冬冬 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G01N33/00 | 分类号： | G01N33/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 姜梦翔 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于关联性分析的空气污染物浓度预测方法。本发明先通过皮尔森系数将相邻站点的空气污染物浓度与目标站点的污染物浓度进行关联性强弱的排序，然后将关联性最高的若干项污染物浓度与目标站点的历史污染物浓度进行组合的数据放入到神经网络模型中进行训练。相较于传统的直接进行模型训练的方法增加了多个相邻站点之间的关联性的分析再进行模型的训练，这种方法更能够挖掘到相邻站点空气污染物浓度的变化对目标站点污染物浓度变化所造成的影响，从而能够更加精确的预测到目标站点的空气污染物浓度的变化。通过以上提出的一种基于关联性分析的空气污染物浓度预测方法可以实现对空气污染物的变化进行准确的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 关联性 分析 空气 污染物 浓度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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