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基于时空数据模型的城市级PM2.5浓度预测方法

摘要

本发明属于多学科和技术相互交叉结合的应用领域,具体涉及一种基于时空数据模型的城市级PM2.5浓度预测方法。首先利用开发的在线数据采集系统采集城市级PM2.5浓度数据;综合考虑模型可解释性、数据易获得和模型复杂度,确定最佳的模型预测因子,进而确定模型类型和模型结构;再根据实际采集PM2.5浓度数据的缺失情况和确定的模型结构,确定对缺失PM2.5浓度数据的插值算法;最后根据模型预测精度,确定能进行实时在线预测的算法。本发明能够充分利用随手可得的数据,确定模型结构,进而建立有效的城市级PM2.5浓度预测模型。

著录项

  • 公开/公告号CN107133686A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-09-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 大连理工大学;

    申请/专利号CN201710198680.6

  • 发明设计人 秦攀;陈丽;顾宏;曹隽喆;

    申请日2017-03-30

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/10(20120101);

  • 代理机构21200 大连理工大学专利中心;

  • 代理人温福雪;侯明远

  • 地址 116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号

  • 入库时间 2023-06-19 03:17:41

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-09-29

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20170330

    实质审查的生效

  • 2017-09-05

    公开

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