[发明专利]基于迭代学习的空气质量预测方法

摘要

本发明首次公开了基于迭代学习的空气质量预测方法。通过对空气质量进行有效的预测，及时防治空气污染具有较大的现实意义。研究表明，通过直接策略预测空气质量，能够有效估计出较短时间内的空气质量变化，但随着时间的推移，该方法对于几个小时之后的长时间空气质量预测效果欠佳。基于此，本发明提出了一种基于迭代思想的空气质量预测模型，来估计未来24小时内任意时刻的小时级空气质量。实验结果表明，本发明提出的基于迭代的空气质量预测模型能够对未来24小时内的空气质量进行有效预测，特别是在长时间空气质量预测方面具有明显优势。

主权项

基于迭代的空气质量预测方法，其特征在于包括以下步骤：第一步、收集相关气象数据第二步、建立空气质量预测模型，通过核主成分分析KPCA方法，对收集到的气象数据进行数据压缩、降维处理；第三步、采用支持向量回归方法SVR对降维后的模型进行学习；第四步、采用基于迭代思想的策略对空气质量模型进行预测。