[发明专利]空气质量检测方法和空气质量检测系统

说明书

本发明涉及一种空气质量检测方法和空气质量检测系统，本发明的空气质量检测方法，利用多路传感器获取空气中各时段不同化学基的比例作为变量，随后对数据进行预处理得到回归器的输入，整个回归器分为训练和检测两个环节，在训练环节，每个训练样本及对应的标签将通过数次迭代获取对应次数的回归系数与辅助参数，而在测试环节则直接利用训练得到的相关参数及回归系数实现多次叠加后的空气质量的估计。本发明能够同时保证对多元非线性回归问题的快速、准确地完成从输入特征到预测值的映射，有利于实现环境监测中的更准确检测。

技术领域

本发明属于环境监测领域，具体涉及一种空气质量检测方法、检测系统，尤其是基于级联回归切比雪夫多项式拟合的空气质量检测方法、检测系统。

背景技术

面对社会对空气质量日益加重的担忧，如何能够准确检测到空气中对人体有害的成分成为了值得研究人员进行探讨的课题。对于环境监测这种实际的数学问题，多元非线性方法在众多的核心技术中是比较理想的一种。

目前在不同的多元非线性方法中，有较好的优点及理论基础的第二类切比雪夫多项式回归法是一种较为新兴的非线性回归法。

然而这种方法与其他的多项式回归法有着相同的缺陷，即待拟合系数的个数会随着变量数增长而呈指数式增长。

与此对应的，目前主流的一类回归方法是以偏最小二乘回归法为典型例子，它尝试用多个多元线性回归器来代替一个多元非线性回归器，这种多个回归器组合的形式又被称为级联。

但此种方法的问题在于当此类方法应用于非线性回归问题时，普遍会出现误差较大的问题。原因可被归结为这类方法的核心方法还是采用了线性回归，即使采用了级联的形式，如果系统过于复杂我们同样无法通过这类回归方法获得令人满意的结果。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为了解决现有技术的上述问题，本发明提供一种空气质量检测方法，其基于级联回归切比雪夫多项式拟合的数据处理方法，能够同时保证对多元非线性回归问题的快速、准确地完成从输入特征到预测值的映射，能够更加快速、准确地检测空气质量。

本发明还提供一种空气质量检测系统，其基于级联回归切比雪夫多项式拟合的数据处理装置，能够同时保证对多元非线性回归问题的快速、准确地完成从输入特征到预测值的映射，能够更加快速、准确地检测空气质量。

(二)技术方案

为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

一种空气质量检测方法，其包括如下步骤：

S1、获得检测数据；

S2、通过级联回归切比雪夫多项式拟合对步骤S1获得的检测数据进行处理，包括：

S21、通过迭代法训练，获取整个级联回归器中各子回归器的回归系数及相关参数(例如：总的迭代次数、每次递归过程中生成的映射矩阵、归一化时生成的边界参数)，

S22、结合步骤S21得到的回归系数及相关参数，对步骤S1获得的检测数据进行处理，得到用于预测空气质量的结果；

S3、得到空气质量的预测结果。

本发明一个实施例的空气质量检测方法，其中，步骤S1获得的检测数据包括空气中至少一种化学基的比例信息。

本发明一个实施例的空气质量检测方法，其中，步骤S1获得的检测数据包括CO的浓度值/小时、NMHC的浓度值/小时、NO_x的浓度值/小时、NO₂的浓度值/小时、O₃的浓度值/小时、每小时平均温度、每小时相对湿度和每小时绝对湿度。

本发明一个实施例的空气质量检测方法，其中，步骤S21中，每次迭代过程包括：