一种臭氧缺失数据的插补方法、装置及插补设备制造方法及图纸

本申请适用于计算机技术领域，提供了一种臭氧缺失数据的插补方法，包括：获取第一空气质量监测站的待补全的第一臭氧数据；获取第二空气质量监测站的第二臭氧数据和第一气象监测站的第一气象数据；以所述第一臭氧数据为因变量，以所述第二臭氧数据和所述第一气象数据自变量，构建多元回归模型；基于所述多元回归模型对所述第一臭氧数据中缺失的臭氧监测数据进行插补。上述方案，以所述第一臭氧数据为因变量，以所述第二臭氧数据和所述第一气象数据自变量，建立多元回归模型，通过模型计算出第一臭氧数据中缺失的臭氧检测数据，在对臭氧数据进行插补时，考虑各监测站之间的相关联系和气象数据对臭氧数据的影响，能够提高臭氧缺失数据插补的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种臭氧缺失数据的插补方法、装置及插补设备
本申请属于计算机
，尤其涉及一种臭氧缺失数据的插补方法、装置、插补设备及计算机存储介质。
技术介绍
臭氧是空气中的主要污染物之一，通过空气污染物数据掌握空气污染物的含量及变化趋势，评估各地区的空气质素，为各地区调整、制定大气污染的防控策略，持续改善空气质量具有一定指导作用。因此掌握各地区臭氧变化趋势及预测对各地区污染调控及社会的可持续发展具有极其重要的意义，然而研究臭氧等污染物往往需要更加准确的监测数据。在臭氧浓度分析预测工作中数据缺失的情况普遍存在，如果处理不当，会对臭氧浓度的统计预测工作产生不利的影响。现有的臭氧缺失数据插补方法主要是从统计和数学角度来分析已有臭氧监测数据之间的统计联系和规律，最终插补缺失的臭氧数据。但是，现有的插补方法只考虑臭氧监测数据的变化情况，从而导致臭氧缺失数据插补的准确度低。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种臭氧缺失数据的插补方法、装置、插补设备及计算机存储介质，可以解决臭氧缺失数据插补的准确度低的问题。第一方面，本申请实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种臭氧缺失数据的插补方法，其特征在于，包括：/n获取第一空气质量监测站的待补全的第一臭氧数据；/n获取第二空气质量监测站的第二臭氧数据和第一气象监测站的第一气象数据；/n以所述第一臭氧数据为因变量，以所述第二臭氧数据和所述第一气象数据自变量，构建多元回归模型；/n基于所述多元回归模型对所述第一臭氧数据中缺失的臭氧监测数据进行插补，得到补全后的第一臭氧数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种臭氧缺失数据的插补方法，其特征在于，包括：
获取第一空气质量监测站的待补全的第一臭氧数据；
获取第二空气质量监测站的第二臭氧数据和第一气象监测站的第一气象数据；
以所述第一臭氧数据为因变量，以所述第二臭氧数据和所述第一气象数据自变量，构建多元回归模型；
基于所述多元回归模型对所述第一臭氧数据中缺失的臭氧监测数据进行插补，得到补全后的第一臭氧数据。


2.如权利要求1所述的臭氧缺失数据的插补方法，其特征在于，所述获取第二空气质量监测站的第二臭氧数据和第一气象监测站的第一气象数据，包括：
将与所述第一空气质量监测站的距离小于第一距离阈值的空气质量监测站作为第二空气质量监测站，将与所述第一空气质量监测站的距离小于第二距离阈值的气象监测站作为第一气象监测站，获取所述第二空气质量监测站的第二臭氧数据和所述第一气象监测站的第一气象数据。


3.如权利要求1所述的臭氧缺失数据的插补方法，其特征在于，所述获取第二空气质量监测站的第二臭氧数据和第一气象监测站的第一气象数据，包括：
将与所述第一空气质量监测站的距离小于第一距离阈值的空气质量监测站作为候选空气质量监测站；
将与所述第一空气质量监测站的距离小于第二距离阈值的气象监测站作为候选气象监测站；
获取各个所述候选空气质量监测站的候选臭氧数据以及各个所述候选气象监测站的候选气象数据；
将与所述第一臭氧数据的线性相关度满足第一预设相关度条件的候选臭氧数据作为第二臭氧数据，将所述第二臭氧数据对应的候选空气质量监测站作为第二空气质量监测站；
将与所述第一臭氧数据的线性相关度满足第二预设相关度条件的候选气象数据作为第二气象数据，将所述第二气象数据对应的候选气象监测站作为第二气象监测站。


4.如权利要求3所述的臭氧缺失数据的插补方法，其特征在于，所述将与所述第一臭氧数据的线性相关度满足第一预设相关度条件的候选臭氧数据作为第二臭氧数据，将所述第二臭氧数据对应的候选空气质量监测站作为第二空气质量监测站，包括：
将与所述第一臭氧数据的线性相关度满足第一预设相关度条件的候选臭氧数据作为预选臭氧数据；
根据所述预选臭氧数据与所述第一臭氧数据建立第一线性回归模型，计算所述第一线性回...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫增祥，黄典，尹凌，胡金星，冯圣中，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44