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[发明专利]基于随机森林的气象空间归一化方法及系统-CN202211591261.6在审
发明人：詹宇;朱瑢昕;吴秦慧姿 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随机森林的气象空间归一化方法及系统，涉及空气质量评估技术领域。该方法包括：获取多个目标城市的气象条件及大气污染物浓度数据；为每个目标城市构建一个随机森林模型；将该城市自变量数据集中的气象数据依次替换为其他各城市的气象数据；将各组替换后的自变量数据集输入已构建的随机森林模型中，得到多组大气污染物浓度预测值；计算每组浓度预测值相对于观测值的变化率，比较评估各个城市的空气污染气象扩散条件，即相对变化率越大，表明其气象扩散条件越优。本发明可用于评估多个城市在归一化气象条件和真实气象条件下大气污染物浓度的差异，有助于对比评估不同城市气象扩散条件的优劣。
基于随机森林气象空间归一化方法系统

[发明专利]一种基于机器学习的污染源类型自动识别方法-CN202010846058.3有效
发明人：王春迎;詹宇;马景金;马红楠;张朝;王振强;张仕富;吴秦慧姿 -专利权人：河北先河环保科技股份有限公司;河北先进环保产业创新中心有限公司
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于机器学习的污染源类型自动识别方法。包含：基于环境监测数据，以及时间和地理信息，通过分析判断，识别污染问题的发生并判断污染源类型，建立典型污染案例库；基于机器学习算法，以案例库的数据为样本提取数据特征，并开发污染源类型识别算法模型；利用所述算法模型对实时监测数据中进行监控，发现异常数据则标记为污染事件，进一步识别造成污染的源类型，实现污染源排放的在线识别并自动报警；根据报警信息审核或现场核查模型识别结果，若确实存在则处理污染问题，并补充列入典型案例库，以供算法模型持续优化；若识别结果不准确则解除污染事件标记。基于网格化微型站、小型站等监测数据，可将更多数据纳入数据源，能进一步优化模型。
一种基于机器学习污染源类型自动识别方法