[发明专利]一种室内PM2.5浓度预估方法

摘要

本发明涉及空气检测技术领域，具体涉及一种室内PM2.5浓度预估方法，具体包括如下步骤：通过大数据平台获取室外空气质量基础数据；对所获取的空气质量基础数据进行数据处理后获得标准数据；通过Apriori算法实现关联因子分析；建立专家知识库；构建浓度向量；预测浓度；匹配成因。本发明所提供的室内PM2.5浓度预估方法，通过大数据平台采集空气质量数据，对数据进行处理分析后预测出PM2.5浓度，并可分析成因，提供有效地决策措施；提高了空气质量，为人们提供一个安全、健康且舒适的室内环境。

主权项

1.一种室内PM2.5浓度预估方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)通过大数据平台获取室外空气质量基础数据；(2)对所获取的空气质量基础数据进行数据处理后获得标准数据；(3)通过Apriori算法实现关联因子分析；(4)建立专家知识库；(5)构建浓度向量：分别对不同检测物质浓度下正常及异常值在7个因子上进行离散化，利用熵计算离散化后的模型因子之间的分布，得到各因子的7个合理的阈值区间，使这7个因子在该阈值区间上有最大的信息量表示，即形成了7*n维向量；(6)预测浓度：将离散化后的数据构建成向量，当把所有训练数据全部构建完成后，根据这些数据在空间的分布情况，利用KNN算法，通过调整k值达到最优预测效果，完成建模；(7)匹配成因：针对异常预警数据，继续使用KNN算法对新样本进行匹配成因以及结合专家知识库给出建议方案。