[发明专利]空气质量监测数据的异常识别方法及装置、存储介质

权利要求书

1.一种空气质量监测数据的异常识别方法，其特征在于，包括：

确定目标站点以及所述目标站点的参考站点，其中，所述目标站点与所述参考站点位于同一个监测区域中，所述参考站点包括多个；

分别利用第一历史参考时段内每个所述参考站点的第一历史空气质量数据以及所述目标站点的第二历史空气质量数据，训练与每个所述参考站点匹配的且对所述目标站点空气质量进行预测的空气质量预测模型，以使训练后的任一所述空气质量预测模型实现基于相应参考站点的空气质量监测数据对相同时段内所述目标站点空气质量的预测；

分别将待识别时段内每个所述参考站点的第一空气质量监测数据输入至相应的所述空气质量预测模型中，得到所述待识别时段内所述目标站点的多组空气质量预测数据；

依据所述空气质量预测数据以及所述待识别时段内所述目标站点的第二空气质量监测数据，识别所述目标站点是否存在空气质量监测异常。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标站点以及所述目标站点的参考站点，具体包括：

根据所述目标站点，确定与所述目标站点位于同一个监测区域的多个监测站点，其中，所述监测站点包括所述目标站点和其他监测站点；

获取第二历史参考时段内每个监测站点的历史空气质量数据，分别计算所述目标站点与每个所述其他监测站点的空气质量相似度；

根据所述空气质量相似度以及所述目标站点与每个所述其他监测站点之间的距离，在所述其他监测站点中选择N个站点作为所述参考站点，N大于2。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取第二历史参考时段内每个监测站点的历史空气质量数据之前，所述方法还包括：

若所述监测站点的数量大于N+1，则执行所述获取第二历史参考时段内每个监测站点的历史空气质量数据；

若所述监测站点的数量小于或等于N+1，则将所述监测站点中全部的其他监测站点作为所述参考站点。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述空气质量相似度以及所述目标站点与每个所述其他监测站点之间的距离，在所述其他监测站点中选择N个站点作为所述参考站点，具体包括：

归一化处理所述空气质量相似度C以及所述目标站点与每个所述其他监测站点之间的距离D；

根据所述空气质量相似度C以及所述距离D，分别计算所述目标站点与每个所述其他监测站点之间的匹配度Sim，其中，Sim=0.5*D+0.5*C；

对所述其他监测站点的匹配度按从大至小的顺序排列，选择排序前N个站点作为所述参考站点。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述目标站点与每个所述其他监测站点的空气质量相似度，具体包括：

按照多个预设时间粒度，分别对每个所述其他监测站点的历史空气质量数据以及所述目标站点的历史空气质量数据进行聚合处理，并获取任一预设时间粒度下每个所述其他监测站点的第一数据特征向量以及所述目标站点的第二数据特征向量；

根据所述第一数据特征向量以及所述第二数据特征向量，分别计算每个所述其他监测站点与所述目标站点的空气质量相似度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二历史参考时段为所述待识别时段之前的预设参考时长范围内的时段，所述预设参考时长大于所述待识别时段的时长，所述待识别时段的时长包括一小时，所述预设参考时长包括一周，所述多个预设时间粒度包括工作日、非工作日、最近24小时、最近72小时中至少一种。