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申请/专利权人：四川国蓝中天环境科技集团有限公司
申请日：2024-01-09
公开（公告）日：2024-02-09
公开（公告）号：CN117540346A
主分类号：G06F18/27
分类号：G06F18/27;G06F18/2113
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.09#公开
摘要：本发明公开了一种大气污染数据高维回归建模的秩序类别变量冗余去除方法，将类似于运渣车作业情况一样的OM特征变量转换为若干个哑变量；针对需要预测的大气污染指标是否连续建立一个最初的回归模型；根据提出的TD‑LASSO方案来探测并去除OM特征变量中的冗余类，同时达到筛选其余特征变量的目的；最后将筛选出的特征变量作为新的特征变量重新建立回归模型来预测大气污染指标。该方案简单易行，只需要对大气监控数据集中的秩序类别特征变量进行哑变量线性变换，则可将冗余类探测问题转换成回归模型的变量选择问题，可直接应用到有众多秩序类别特征变量的数据中，且能够大大降低过拟合的程度，进而能够很大程度的提高大气污染指标的预测准确性。
主权项：1.一种大气污染数据高维回归建模的秩序类别变量冗余去除方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取运渣车作业情况，将运渣车作业情况的OM特征变量转换为多个哑变量；S2、根据待预测大气污染指标是否连续建立回归模型；S3、利用TD-LASSO算法消除OM特征变量中的冗余类同时筛选得到新的OM特征变量，同时对其余特征变量进行筛选；S4、根据筛选出的新的特征变量重新建立回归模型并利用重新建立的回归模型预测大气污染指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川国蓝中天环境科技集团有限公司 大气污染数据高维回归建模的秩序类别变量冗余去除方法
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