一种工业园区大气污染的预测方法技术

本发明专利技术涉及环保检测技术领域，公开了一种工业园区大气污染的预测方法，包括以下步骤：S1、收集工业园区内的气象数据、排放数据、历史空气质量数据及地理信息数据；S2、对收集的数据进行预处理，包括数据清洗、归一化以及特征提取；S3、基于时间序列分析方法和机器学习算法，构建多层次污染源预测模型，识别并预测不同污染源的排放特征；S4、通过多尺度建模方法，在微观尺度上对单一污染源的排放行为进行建模；S5、实施模型的耦合与集成，实现跨尺度污染预测。通过结合微观尺度的长短期记忆网络模型和宏观尺度的高斯扩散模型，能够同时捕捉单一污染源的复杂排放行为和污染物在区域范围内的扩散路径。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及环保检测，具体为一种工业园区大气污染的预测方法。

技术介绍

1、在当前的工业园区大气污染管理中，准确预测污染物的浓度分布和扩散行为对于有效的环境治理和决策至关重要。然而，现有的大气污染预测方法在应对复杂的工业园区环境时，存在一些显著的不足之处。

2、首先，传统的污染预测方法通常依赖于单一尺度的建模技术。例如，基于宏观尺度的污染扩散模型虽然能够模拟污染物在区域范围内的传播路径，但往往难以捕捉单个污染源的复杂排放特性，尤其是在时间序列中存在非线性和长时间依赖性的数据时，其预测精度显著下降。另一方面，微观尺度的模型虽然能够对单一污染源进行详细建模，但难以在大范围内准确预测污染物的空间分布。因此，单一尺度模型在实际应用中常常难以兼顾精度和适用性，导致预测结果与实际情况存在较大偏差。

3、其次，现有技术中普遍存在模型适应性差的问题。由于工业园区内污染源种类繁多、排放特性复杂，且气象条件和地理环境随时间动态变化，传统模型在面对这些多变因素时缺乏足够的灵活性。单一模型的固定结构使其难以在不同环境条件下保持高精度，容易在极端气象条件或本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种工业园区大气污染的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种工业园区大气污染的预测方法，其特征在于，所述步骤S3中的时间序列分析使用季节性ARIMA模型，公式为：

3.根据权利要求1所述的一种工业园区大气污染的预测方法，其特征在于，所述步骤S4中的微观尺度建模通过使用长短期记忆网络，对时间序列数据进行建模，其基本单元计算公式为：

4.根据权利要求1所述的一种工业园区大气污染的预测方法，其特征在于，所述步骤S4中的宏观尺度建模使用高斯扩散模型，预测污染物在区域内的浓度分布，其公式为：

5.根据权利要求1所述的一...

【技术特征摘要】

1.一种工业园区大气污染的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种工业园区大气污染的预测方法，其特征在于，所述步骤s3中的时间序列分析使用季节性arima模型，公式为：

3.根据权利要求1所述的一种工业园区大气污染的预测方法，其特征在于，所述步骤s4中的微观尺度建模通过使用长短期记忆网络，对时间序列数据进行建模，其基本单元计算公式为：

4.根据权利要求1所述的一种工业园区大气污染的预测方法，其特征在于，所述步骤s4中的宏观尺度建模使用高斯扩散模型，预测污染物在区域内的浓度分布，其公式为：

5.根据权利要求1所述的一种工业园区大气污染的预测方法，其特征在于，所述步骤s5中的耦合模型通过将微观尺度的长短期记忆网络输出与宏观尺度的高斯扩散模型输入进行结合，预测区域范围内的污染物浓度。

【专利技术属性】
技术研发人员：冉玲，孙洋，张磊，李瑞，袁昌海，钱聪光，晏强俊，杜灿海，徐兴速，杨树刚，
申请(专利权)人：云南方源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：

全部详细技术资料下载 我是这个专利的主人