申请/专利权人：无锡九方科技有限公司

申请日：2024-04-22

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118070110B

主分类号：G06F18/24

分类号：G06F18/24;G06F17/16;G06F17/18;G06F18/23;G06Q10/063;G01N33/00;G06F123/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开

摘要：本发明公开了基于时域数据分析的大气污染物监测方法及系统，涉及大气污染物监测领域。本发明技术方案通过获取采样时段连续周期内待监测污染物的历史数据，采用聚类方法将污染物含量的范围划分为k个状态区间，获取采样的待监测污染物含量时域序列D，对与待监测污染物含量相关的影响因素数据进行相关性分析，筛选出正向影响因素和反向影响因素类型，按含有的影响因素类型将采样周期分类，计算含量状态转移概率，获取不同周期状态下的含量状态转移概率矩阵，根据当前时刻t时的周期状态和待监测污染物含量，选择对应的状态转移概率矩阵对待监测污染物含量进行预测，获取下一周期内待监测污染物含量的预测值。

主权项：1.基于时域数据分析的大气污染物监测方法，其特征在于，包括：获取采样时段连续周期内待监测污染物的历史数据，采用聚类方法将污染物含量的范围划分为k个状态区间，获取采样的待监测污染物含量时域序列D，其中，，式中，dT为第T个周期采样的待监测污染物含量数据值，T为采样时段内周期个数；获取与待监测污染物含量相关的影响因素数据进行相关性分析，根据相关系数阈值筛选出正向影响因素和反向影响因素类型；按含有的影响因素类型将采样周期分类为正向趋势周期S1、反向趋势周期S2和混合趋势周期S3，统计获取序列D中污染物含量由状态i转移到状态j的频数，记作，其中，表示为第λ种周期状态下污染物含量由状态i转移到状态j的频数，λ=1,2,3；i，j∈k；根据污染物含量状态转移频数计算含量状态转移概率，获取不同周期状态下的含量状态转移概率矩阵，其中，含量状态转移概率的计算公式为： ；式中，表示为第λ种周期状态下污染物含量由状态i转移到状态j的含量状态转移概率，为第λ种周期状态下污染物含量由状态i转移到状态j的含量状态转移概率矩阵，表达式为：；获取当前时刻t时的周期状态Sλt和待监测污染物含量Cot，选择对应的状态转移概率矩阵对待监测污染物含量进行预测，获取下一周期内待监测污染物含量的预测值Cot+1。

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权利要求：

百度查询： 无锡九方科技有限公司 基于时域数据分析的大气污染物监测方法及系统

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