[发明专利]基于时空光梯度增强机的地表O3有效

专利信息
申请号: 202210411138.5 申请日: 2022-04-19
公开(公告)号: CN114757103B 公开(公告)日: 2023-03-17
发明(设计)人: 郑辉;席梦珠;张文;崔亚琰;张嫣文 申请(专利权)人: 河南大学
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06N20/00;G01N33/00;G06F111/10
代理公司: 哈尔滨市文洋专利代理事务所(普通合伙) 23210 代理人: 范欣
地址: 475000 河*** 国省代码: 河南;41
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 时空 梯度 增强 地表 base sub
【权利要求书】:

1.基于时空光梯度增强机的地表O3浓度估算方法,包括以下步骤:步骤一,观测值预处理;步骤二,统一化处理;步骤三,单元网格建立;步骤四,数据整备清洗;步骤五,特征性选择;步骤六,生成估算模型;其特征在于:

其中上述步骤一中,对地表O3观测值进行预处理,获取研究区0.1°×0.1°空间分辨率的日最大八小时滑动平均浓度[O3]MDA8

其中上述步骤二中,获取卫星反演O3柱浓度数据、气象数据和辅助数据,随后对卫星反演O3柱浓度数据、气象数据和辅助数据进行预处理,将不同格式和不同时间分辨率的数据进行统一化处理,得到统一化数据;

其中上述步骤三中,创建研究范围网格,之后将步骤二中得到的统一化数据匹配到各单元网格中,随后获取网格中多个站点的O3测量值,然后分别取均值,得到测量平均值;

其中上述步骤四中,对步骤三中得到的测量平均值进行整合,整合后进行数据清洗,清洗后得到清洗后数据;

其中上述步骤五中,采用包裹式和嵌入式相交集的方式对清洗后数据的特征进行选择;对数据的特征进行选择的过程如下:

S5-1,采用Pearson相关系数来检验特征之间的相关性;

S5-2,利用方差膨胀因子方法计算所选变量之间是否存在多重共线性;

S5-3,根据VIF值对变量间的共线性进行判定;

S5-4,使用包裹式和嵌入式相交集的方式来进行特征重要性计算,并根据计算结果选取数据特征;

其中上述步骤六中,根据步骤五中特性选择的结果,来构建时空-LightGBM的机器学习模型,之后利用构建的模型对O3浓度进行估算;构建时空-LightGBM的机器学习模型过程如下:

S6-1,从数据集N中提取Z个样本,建立有一个根节点的回归树;

S6-2,对每个样本计算负梯度,并将每个样本的负梯度标记为对应样本的残差;

S6-3,将样本的残差作为训练数据,通过最小化损失函数,从M维特征中选取最佳划分节点,划分样本得到新树对应的叶子节点区域,对树进行更新,得到梯度提升决策回归树;

S6-4,重复S6-2和S6-3的过程直到误差小于预估最大误差,同时每棵梯度提升决策回归树,都满足以下条件:

其中(xi,yi)为样本集,i=1,2,…,N,xj为变量x的第j个特征,Rm(j,s)为切分变量xj和切分点s对应的区域,为每个区域的最优值;

S6-5,通过相邻像元和中心像元的距离、时间加权来对时空地理数据的提取;

S6-6,根据S6-4和S6-5中的结果,建立O3浓度预测模型,之后使用建立的模型对地表O3的浓度进行估算;

所述S6-5中,对时空地理数据的提取的特征提取方程为:

Spacew=f(Lon,Lat)=haversine(α21)+cosα1cosα2haversine(β21) (4);

所述S6-6中,建立的O3浓度预测模型为:

O3=f(OMI,ssrd,tp,rh,blh,sp,t2m,tcwv,u10,PM2.5,SO2

NO2,CO,Space,Time、LUCC、POP)

其中,Spacew表示栅格中某像元到边界和中心的距离;Lon表示像元所在的经度;Lat表示像元所在的经度;Space和Time表示空间和时间特征;r代表地球半径;DOY(Day Of Year)表示当日在一年中属于第几天;Year代表该年的总天数。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于河南大学,未经河南大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210411138.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top