用于預(yù)測空氣質(zhì)量的系統(tǒng)和方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本申請涉及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，具體涉及一種用于預(yù)測空氣質(zhì)量的系統(tǒng)和方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 空氣污染與空氣質(zhì)量越來越被人們重視。但由于空氣污染物檢測設(shè)備通常造價很 高、操作麻煩，所W利用其它環(huán)境信息（如溫度、濕度及可見度等）對空氣中有害顆粒（如 PM 2. 5等）進行預(yù)測具有極高的社會效益和經(jīng)濟價值。
[0003] 通常，借助歷史信息、鄰近地區(qū)信息等污染物變化信息，對未來時間段和不具有實 地檢測條件的空間進行污染物濃度預(yù)測。為了預(yù)測濃度，主要依賴于統(tǒng)計方法去尋找污染 物濃度分布相似的站點，對待測站點的濃度進行擬合。然而，各種環(huán)境因素的實時變化導(dǎo)致 地理上相鄰點的污染物濃度信息無法被直接運用到實際的預(yù)測當(dāng)中。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 空氣污染物濃度除了和地理位置相近有關(guān)，很大程度上受到風(fēng)向的影響。隨著風(fēng) 向變化，不同站點間的污染物濃度關(guān)系會產(chǎn)生很大變化。比如，當(dāng)風(fēng)向發(fā)生180度的變化 時，原來處在上風(fēng)向的臺站就變成了下風(fēng)向的臺站，而臺站間的相互關(guān)系也發(fā)生了變化。為 了提高預(yù)測能力，本發(fā)明對風(fēng)向造成的相鄰區(qū)域的污染物濃度變化進行建模，從而對無監(jiān) 測站的地點的污染物濃度進行實時預(yù)測。
[0005] 根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種用于預(yù)測空氣質(zhì)量的系統(tǒng)，包括：確定單元， 被配置為：根據(jù)距離闊值來確定待測地點的鄰近區(qū)域；訓(xùn)練單元，被配置為：訓(xùn)練預(yù)測模型 W獲得所述預(yù)測模型的最優(yōu)參數(shù)，其中，所述預(yù)測模型是基于風(fēng)向和所述鄰近區(qū)域的空間 特征而構(gòu)建的；W及預(yù)測單元，被配置為：利用具有所述最優(yōu)參數(shù)的所述預(yù)測模型來預(yù)測 待測地點的空氣質(zhì)量。
[0006] 在一個實施例中，鄰近區(qū)域的空間特征包括數(shù)值型特征和布爾型特征。
[0007] 在一個實施例中，數(shù)值型特征包括W下一項或更多項；鄰近區(qū)域中的監(jiān)測站處測 量的風(fēng)速、溫度、濕度、降水量，W及鄰近區(qū)域中的監(jiān)測站之間的距離和夾角。
[0008] 在一個實施例中，布爾型特征包括W下一項或更多項；鄰近區(qū)域中的監(jiān)測站的相 對方位是否滿足特定條件，W及鄰近區(qū)域中的監(jiān)測站的相對距離是否大于闊值。
[0009] 在一個實施例中，訓(xùn)練單元被配置為；針對鄰近區(qū)域中的任意兩個監(jiān)測站，計算所 述任意兩個監(jiān)測站的空間特征和預(yù)測值；W及針對鄰近區(qū)域中的所有監(jiān)測站，根據(jù)計算出 的任意兩個監(jiān)測站的空間特征和預(yù)測值，計算預(yù)測模型的最優(yōu)參數(shù)，使得通過具有最優(yōu)參 數(shù)的預(yù)測模型得到的預(yù)測值與真實測量值之差的絕對值之和最小。
[0010] 在一個實施例中，預(yù)測單元被配置為：利用待測地點的鄰近區(qū)域的空間特征，計算 鄰近區(qū)域中的各個監(jiān)測站的預(yù)測值的加權(quán)求和，由此來預(yù)測待測地點的空氣質(zhì)量。
[0011] 在一個實施例中，用于每一個監(jiān)測站的權(quán)重與該監(jiān)測站的訓(xùn)練誤差的倒數(shù)成正 比，所述訓(xùn)練誤差與該監(jiān)測站的真實測量值和通過具有最優(yōu)參數(shù)的預(yù)測模型得到的預(yù)測值 的差有關(guān)。
[0012] 根據(jù)本發(fā)明的第二方面，提供了一種用于預(yù)測空氣質(zhì)量的方法，包括：根據(jù)距離闊 值來確定待測地點的鄰近區(qū)域；訓(xùn)練預(yù)測模型W獲得所述預(yù)測模型的最優(yōu)參數(shù)，其中，所述 預(yù)測模型是基于風(fēng)向和鄰近區(qū)域的空間特征而構(gòu)建的；W及利用具有最優(yōu)參數(shù)的預(yù)測模型 來預(yù)測待測地點的空氣質(zhì)量。
[0013] 在一個實施例中，鄰近區(qū)域的空間特征包括數(shù)值型特征和布爾型特征。
[0014] 在一個實施例中，數(shù)值型特征包括W下一項或更多項；鄰近區(qū)域中的監(jiān)測站處測 量的風(fēng)速、溫度、濕度、降水量，W及鄰近區(qū)域中的監(jiān)測站之間的距離和夾角。
[0015] 在一個實施例中，布爾型特征包括W下一項或更多項；鄰近區(qū)域中的監(jiān)測站的相 對方位是否滿足特定條件，W及鄰近區(qū)域中的監(jiān)測站的相對距離是否大于闊值。
[0016] 在一個實施例中，針對所述鄰近區(qū)域中的任意兩個監(jiān)測站，計算任意兩個監(jiān)測站 的空間特征和預(yù)測值；W及針對鄰近區(qū)域中的所有監(jiān)測站，根據(jù)計算出的任意兩個監(jiān)測站 的空間特征和預(yù)測值，計算預(yù)測模型的最優(yōu)參數(shù)，使得通過具有最優(yōu)參數(shù)的預(yù)測模型得到 的預(yù)測值與真實測量值之差的絕對值之和最小。
[0017] 在一個實施例中，利用待測地點的鄰近區(qū)域的空間特征，計算鄰近區(qū)域中的各個 監(jiān)測站的預(yù)測值的加權(quán)求和，由此來預(yù)測待測地點的空氣質(zhì)量。
[0018] 在一個實施例中，用于每一個監(jiān)測站的權(quán)重與該監(jiān)測站的訓(xùn)練誤差的倒數(shù)成正 比，所述訓(xùn)練誤差與該監(jiān)測站的真實測量值和通過具有最優(yōu)參數(shù)的預(yù)測模型得到的預(yù)測值 的差有關(guān)。
[0019] 本發(fā)明通過將風(fēng)向因素與地理信息結(jié)合，克服了鄰近區(qū)域污染物指數(shù)之間關(guān)系不 穩(wěn)定的問題，充分利用了相鄰區(qū)域間的關(guān)聯(lián)性，提高了空氣污染預(yù)測的精確度。
【附圖說明】
[0020] 通過下文結(jié)合附圖的詳細描述，本發(fā)明的上述和其它特征將會變得更加明顯，其 中：
[0021] 圖1是示出了根據(jù)本發(fā)明的用于預(yù)測空氣質(zhì)量的系統(tǒng)的框圖。
[0022] 圖2是示出了根據(jù)本發(fā)明的用于確定鄰近區(qū)域的示意圖。
[0023] 圖3是示出了根據(jù)本發(fā)明的兩個示例監(jiān)測站與風(fēng)向的關(guān)系的示意圖。
[0024] 圖4是示出了根據(jù)本發(fā)明的待測地點與鄰近的監(jiān)測站的示意圖。
[0025] 圖5是示出了根據(jù)本發(fā)明的待測地點與鄰近的監(jiān)測站的示意圖。
[0026] 圖6是示出了根據(jù)本發(fā)明的用于預(yù)測空氣質(zhì)量的方法的流程圖。
【具體實施方式】
[0027] 下面，通過結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施例的描述，本發(fā)明的原理和實現(xiàn)將會變 得明顯。應(yīng)當(dāng)注意的是，本發(fā)明不應(yīng)局限于下文所述的具體實施例。另外，為了簡便起見， 省略了與本發(fā)明無關(guān)的公知技術(shù)的詳細描述。
[0028] 圖1是示出了根據(jù)本發(fā)明的用于預(yù)測空氣質(zhì)量的系統(tǒng)的框圖。如圖1所示，系統(tǒng) 10包括確定單元110、訓(xùn)練單元120和預(yù)測單元130。下面，詳細描述用于預(yù)測空氣質(zhì)量的 系統(tǒng)10中的各個單元的操作。
[0029] 確定單元110根據(jù)距離闊值來確定待測地點的鄰近區(qū)域。通過定義距離闊值，獲 得待測地點的鄰近監(jiān)測站。距離闊值可W依靠經(jīng)驗來確定。距離闊值越大，則待測地點的 鄰近監(jiān)測站的數(shù)目越多。圖2是示出了根據(jù)本發(fā)明的用于確定鄰近區(qū)域的示意圖。如圖2 所示，P表示待測地點。當(dāng)確定距離闊值后，郝些距離P小于送一距離闊值的監(jiān)測站A、B、 C、D被看成P的鄰近監(jiān)測站，而距離P大于送一距離闊值的監(jiān)測站E和F不被看成P的鄰 近監(jiān)測站，因此監(jiān)測站E和F的空氣污染指數(shù)不用于預(yù)測P點的污染指數(shù)。
[0030] 訓(xùn)練單元120訓(xùn)練預(yù)測模型W獲得所述預(yù)測模型的最優(yōu)參數(shù)，該預(yù)測模型是基于 風(fēng)向和鄰近區(qū)域的空間特征而構(gòu)建的。在本發(fā)明的一個實施例中，鄰近區(qū)域的空間特征可 W包括數(shù)值型特征和布爾型特征。例如，數(shù)值型特征可W包括W下一項或更多項：鄰近區(qū)域 中的監(jiān)測站處測量的風(fēng)速、
[0031] 溫度、濕度、降水量，W及鄰近區(qū)域中的監(jiān)測站之間的距離和夾角。布爾型特征可 W包括W下一項或更多項；鄰近區(qū)域中的監(jiān)測站的相對方位是否滿足特定條件，W及鄰近 區(qū)域中的監(jiān)測站的相對距離是否大于闊值。下面，結(jié)合附圖3來說明數(shù)值型特征和布爾型 特征的示例。
[0032] 如圖3所示，從監(jiān)測站A的角度出發(fā)，A包括與鄰近監(jiān)測站B的一組數(shù)值型特征。 例如，該數(shù)值型特征可W是A和B之間的距離或夾角，W及其他特征（例如距離乘W夾角、 距離乘W夾角乘W風(fēng)速等）。同時，A也包含與其他監(jiān)測站無關(guān)的數(shù)值型特征，例如風(fēng)速、溫 度、濕度、降水量等。需要注意的是，A與B之間的夾角是W A為起點的風(fēng)向為基準而計算 的夾角，取值范圍是大于等于0度且小于等于180度。
[0033] 此外，監(jiān)測站A還