[发明专利]一种大气污染预警方法、装置及可读存储介质有效
| 申请号: | 201911415162.0 | 申请日: | 2019-12-31 |
| 公开(公告)号: | CN113125635B | 公开(公告)日: | 2023-04-28 |
| 发明(设计)人: | 黄冲;王璐璐 | 申请(专利权)人: | 北京蛙鸣华清环保科技有限公司 |
| 主分类号: | G01N33/00 | 分类号: | G01N33/00;G01W1/10 |
| 代理公司: | 北京银龙知识产权代理有限公司 11243 | 代理人: | 许静;黄灿 |
| 地址: | 100011 北京市东城区安*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 大气污染 预警 方法 装置 可读 存储 介质 | ||
1.一种大气污染预警方法,其特征在于,包括:
获取N个考核站和M个监测站采集的大气污染数据和气象数据,其中,所述N为大于或者等于1的整数,所述M为大于1的整数,所述考核站和所述监测站通称为站点;
基于所述获取的大气污染数据和气象数据,建立包括N个考核站和M个监测站的关联网络,其中,所述关联网络用于表示所述站点之间的关联;
将目标考核站及其所在类的站点的大气污染数据和气象数据作为输入数据,基于所述输入数据得到所述目标考核站的大气污染预测值,其中,所述目标考核站点所在的类由所述关联网络得到,所述目标考核站为所述N个考核站中的考核站;
基于所述目标考核站的大气污染预测值及大气污染真实值进行预警,引入网络聚类算法LFM,通过设置所述网络聚类算法LFM中的常量参数α的值将所述关联网络中的所述站点分成不同的类,且所述不同的类中至少包含一个所述考核站。
2.如权利要求1所述的大气污染预警方法,其特征在于,所述基于所述获取的大气污染数据和气象数据,建立包括N个考核站和M个监测站的关联网络,包括:
引入关联激活算法,且通过所述获取的大气污染数据中的至少一项指标建立所述关联网络,所述关联激活算法用于在所述站点间建立关联关系。
3.如权利要求1所述的大气污染预警方法,其特征在于,所述基于所述输入数据得到所述目标考核站的大气污染预测值,包括:
所述目标考核站的大气污染预测采用长短期记忆网络算法LSTM,通过设置所述长短期记忆网络算法LSTM中的时间步、细胞单元数量以及所述输入数据的数量进行大气污染预测。
4.如权利要求1所述的大气污染预警方法,其特征在于,所述基于所述目标考核站的大气污染预测值及大气污染真实值进行预警,包括:
若所述大气污染预测值大于阈值一,则采用第一预警方式;
若所述大气污染真实值大于所述阈值二,且所述大气污染真实值与所述大气污染预测值的差值大于阈值三,且所述差值与所述大气污染真实值的比值大于阈值四,则采用第二预警方式。
5.如权利要求1所述的大气污染预警方法,其特征在于,所述基于所述目标考核站的大气污染预测值及大气污染真实值进行预警之后,所述方法还包括:
基于所述目标考核站及其同类的站点的大气污染数据和气象数据得到与所述目标考核站同类的站点对所述目标考核站的影响力指数,且根据所述影响力指数,判断污染源方向。
6.一种大气污染预警装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取N个考核站和M个监测站采集的大气污染数据和气象数据,其中,所述N为大于或者等于1的整数,所述M为大于1的整数,所述考核站和所述监测站通称为站点;
关联模块,用于基于所述获取的大气污染数据和气象数据,建立包括N个考核站和M个监测站的关联网络,其中,所述关联网络用于表示所述站点之间的关联;
预测模块,用于将目标考核站及其所在类的站点的大气污染数据和气象数据作为输入数据,基于所述输入数据得到所述目标考核站的大气污染预测值,其中,所述目标考核站所在的类由所述关联网络得到,所述目标考核站为所述N个考核站中的考核站;
预警模块,用于基于所述目标考核站的大气污染预测值及大气污染真实值进行预警,引入网络聚类算法LFM,通过设置所述网络聚类算法LFM中的常量参数α的值将所述关联网络中的所述站点分成不同的类,且所述不同的类中至少包含一个所述考核站。
7.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
溯源模块,用于基于所述目标考核站及其同类的站点的大气污染数据和气象数据得到与所述目标考核站同类的站点对所述目标考核站的影响力指数,且根据所述影响力指数,判断污染源方向。
8.一种大气污染预警装置,其特征在于,包括:处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的大气污染预警方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的大气污染预警方法中的步骤。
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