一种空气质量数据预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种空气质量数据预测方法及系统，所述方法包括通过多源数据采集和预处理后，采用CatBoost算法筛选关键特征变量，结合NA‑RPSEMD方法进行信号分解获得IMF分量；对分解后的IMF分量进行主变量加权，计算各分量的贡献度，得到优化的特征分量；优化开普勒算法KOA，采用边界映射优化的佳点集策略和反向学习策略改进种群初始化过程，并引入正切函数调整自适应权重，得到改进的开普勒优化MKOA算法；建立STGAMformer空气质量预测模型，利用MKOA算法优化STGAMformer的超参数及主变量加权对应的权重，对空气质量数据进行预测，输出空气质量预测结果；本发明专利技术能够自动识别关键特征并有效抑制数据噪声，显著提升了特征提取的准确性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于空气质量监测，尤其涉及一种空气质量数据预测方法及系统。

技术介绍

1、随着工业化进程的加速，产业集聚地已成为推动区域经济发展的重要引擎。在这些区域，工业生产活动密集，涉及多种污染源，如生产过程中的废气排放、原料及产品储存过程中的挥发等，排放的污染物包括二氧化硫(so2)、氮氧化物(nox)、颗粒物(pm)、挥发性有机物(vocs)等。与此同时，空气质量监测技术不断发展，各类传感器和监测站点能够实时采集多污染物浓度数据及气象参数，为空气质量分析和预测提供了数据基础。空气质量预测在环境管理、健康防护等领域的需求日益突出，成为当前环境保护和公共健康研究的重要方向。

2、目前，空气质量预测主要采用传统时间序列分析方法和机器学习模型。传统方法如自回归移动平均模型(arima)通过对单一污染物浓度的历史数据进行建模，利用时间序列的自相关性和移动平均特性进行短期预测。另一方面，机器学习方法如人工神经网络(ann)和支持向量机(svm)能够处理多变量输入数据，通过训练学习污染物浓度与气象因素(如温度、湿度、风速等)之间的非线性关系，实现多污染物协本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种空气质量数据预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的空气质量数据预测方法，其特征在于，步骤1所述的获取被测站点及邻近站点的多变量空气质量数据，并对数据进行预处理包括：

3.根据权利要求1所述的空气质量数据预测方法，其特征在于，步骤2所述的利用CatBoost特征选择算法对多变量空气质量数据进行特征提取包括：

4.根据权利要求1所述的空气质量数据预测方法，其特征在于，步骤3所述的采用NA-RPSEMD分解方法对提取的特征进行信号分解包括：

5.根据权利要求1所述的空气质量数据预测方法，其特征在于，步骤4所述的对分...

【技术特征摘要】

1.一种空气质量数据预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的空气质量数据预测方法，其特征在于，步骤1所述的获取被测站点及邻近站点的多变量空气质量数据，并对数据进行预处理包括：

3.根据权利要求1所述的空气质量数据预测方法，其特征在于，步骤2所述的利用catboost特征选择算法对多变量空气质量数据进行特征提取包括：

4.根据权利要求1所述的空气质量数据预测方法，其特征在于，步骤3所述的采用na-rpsemd分解方法对提取的特征进行信号分解包括：

5.根据权利要求1所述的空气质量数据预测方法，其特征在于，步骤4所述的对分解后的i...

【专利技术属性】
技术研发人员：许玉成，莫宗正，叶芷，孙成豪，钱诗婕，张楚，彭甜，庄绪州，秦小芹，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：