一种基于机器学习的臭氧污染潜势预报方法技术

本发明专利技术涉及空气污染预报技术领域，具体公开了一种基于机器学习的臭氧污染潜势预报方法，包括：S1：数据选择：收集与臭氧污染相关的数据，包括气象数据、空气质量数据和臭氧形成的影响因素；S2：特征工程：对收集到的数据进行预处理，从收集到的数据中选择与臭氧污染关联的特征；本发明专利技术利用影响臭氧污染转化、扩散和传输的主要气象条件及相关因子建立潜在预报因子数据集，通过筛选影响臭氧污染的关键因子，采用多元线性回归、随机森林以及BP神经网络分别建立臭氧预报模型，对比分析各模型对臭氧的预报效果，RF模型对臭氧浓度具有相对最佳的预报性能，臭氧预测值更接近观测结果，且与观测结果的时间变化趋势更加吻合。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于空气污染预报，具体涉及一种基于机器学习的臭氧污染潜势预报方法。

技术介绍

1、研究表明，短暂暴露于臭氧浓度不断升高的环境中会造成一些健康问题，如哮喘、胸痛和咳嗽。严重暴露于臭氧将影响呼吸道结构，明显损伤肺功能，引起炎症。高浓度臭氧不仅对人体健康有影响，对植物、材料和生态系统也存在负面影响。臭氧能够较快地与含有不饱和碳键的有机化合物反应，从而造成染料褪色、照片图像层脱色、轮胎老化等现象。能对植物从生化、微观结构到生理功能、生长发育以及生态系统的层次上产生不同的影响，减缓植物生长，导致农作物减产甚至死亡，难以抵御病虫害和其他环境压力。

2、臭氧浓度与气象因素密切相关。刘玉彻等，洪盛茂等，徐家骝等早在1994年就气象因子对近地面臭氧污染影响进行过研究，提出大风速对逐日变化中臭氧浓度特高及浓度日变化峰值的重要作用，并指出高温、低温、小风并不是所有情况都是促成高浓度臭氧的因子。gaza等研究认为，臭氧浓度与天气系统配置有关，晴天高温低湿是形成高浓度臭氧的重要条件。o3和pm2.5作为二次污染物或者以二次成分为主的污染物，其浓度受制于排放源和本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习的臭氧污染潜势预报方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的臭氧污染潜势预报方法，其特征在于：所述在S1中采用随机森林统计每个决策树的预测结果对获得的数据信息进行分类，并将分类后的数据信息存储至安全的数据库，所述预处理包括数据清洗、数据转换、数据规约，所述数据清洗包括重新审查和校验、数据补全、数据纠正、数据删除。

3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的臭氧污染潜势预报方法，其特征在于：所述数据转换和数据规约用于将已知的数据信息调整至统一的格式类型，所述在S2中利用统计方法分析预处理的数据信息来确定对臭氧污染潜势具有...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的臭氧污染潜势预报方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的臭氧污染潜势预报方法，其特征在于：所述在s1中采用随机森林统计每个决策树的预测结果对获得的数据信息进行分类，并将分类后的数据信息存储至安全的数据库，所述预处理包括数据清洗、数据转换、数据规约，所述数据清洗包括重新审查和校验、数据补全、数据纠正、数据删除。

3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的臭氧污染潜势预报方法，其特征在于：所述数据转换和数据规约用于将已知的数据信息调整至统一的格式类型，所述在s2中利用统计方法分析预处理的数据信息来确定对臭氧污染潜势具有重要影响的特征，所述特征分为时空分布特征和关键因子，关键因子包括环境因子和气象因子。

4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的臭氧污染潜势预报方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢甘甜，姜珊，魏璐璐，
申请(专利权)人：邢甘甜，
类型：发明
国别省市：