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申请/专利权人：重庆市规划设计研究院
摘要：本发明涉及环境数据预测技术领域，具体为基于趋势聚类和集成树的PM2.5小时浓度组合预测方法及系统，该方法包括趋势聚类步骤：根据历史PM2.5均值序列，按照趋势相似度将PM2.5均值序列划分为不同的聚类时段；组合预测模型构建步骤，根据趋势聚类步骤的聚类结果，对每个聚类时段均建立多种不同类型的多步预测模型，根据每个聚类时段中的多步预测模型构建组合预测模型；预测步骤，根据组合预测模型输出PM2.5小时浓度多步预测结果。本申请的基于趋势聚类和集成树的PM2.5小时浓度组合预测方法及系统，能够解决现有PM2.5小时浓度多步预测方法或预测模型误差大、准确度低、预测时间长等问题。
主权项：1.基于趋势聚类和集成树的PM2.5小时浓度组合预测方法，其特征在于：包括以下内容：趋势聚类步骤：根据PM2.5均值序列和预测步长，按照趋势相似度将PM2.5均值序列划分为不同的聚类时段；组合预测模型构建步骤：根据趋势聚类步骤的聚类结果，对每个聚类时段均建立多种不同类型的多步预测模型，选择各个聚类时段中预测精度最高的多步预测模型构建组合预测模型；预测步骤：根据组合预测模型输出PM2.5小时浓度多步预测结果；所述趋势聚类步骤具体包括：S100：基于长时间序列PM2.5的历史数据得到PM2.5均值序列；S200：根据预测步长将均值序列划分为多个不同时段的子序列；S300：基于K-means方法将不同时段的子序列按照趋势相似度划分为不同的聚类时段。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆市规划设计研究院 基于趋势聚类和集成树的PM2.5小时浓度组合预测方法及系统
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