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申请/专利权人：上海缔安科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的空气颗粒物分析预警方法和装置。其中，方法包括：获取目标站点的空气颗粒物数据；对空气颗粒物数据进行预处理，并建立空气颗粒物数据集；基于注意力机制的门控循环单元神经网络建立异常检测模型，并根据空气颗粒物数据集对异常检测模型进行训练，以得到训练后的异常检测模型；通过训练后的异常检测模型确定各空气颗粒物的预测值，并计算各空气颗粒物的预测值与实际值之间的差值；根据差值判断各空气颗粒物是否异常，若异常，则进行预警提示。本实施例的技术方案能够有效利用监测数据，自动识别导致大气污染事件的原因，并进行告警，以便第一时间进行应对，提高处置效率，为大气环境的优化提供了减人力、增效率的治理方式。

主权项：1.一种基于人工智能的空气颗粒物分析预警方法，其特征在于，包括：获取目标站点的空气颗粒物数据；对所述空气颗粒物数据进行预处理，并建立空气颗粒物数据集；基于注意力机制的门控循环单元神经网络建立异常检测模型，并根据所述空气颗粒物数据集对所述异常检测模型进行训练，以得到训练后的异常检测模型；通过训练后的异常检测模型确定各空气颗粒物的预测值与实际值之间的差值，并根据所述差值判断各空气颗粒物是否异常，若异常，则进行预警提示；根据所述差值判断各空气颗粒物是否异常，包括：计算所述差值的概率分布直方图；采用双曲分布函数对所述差值的概率分布直方图进行拟合，以得到差值的概率分布值检测模型：其中，输入量x的概率密度与成正比；确定当前空气颗粒物预测值与实际值的差值，采用所述检测模型计算该差值的概率密度值，若该差值对应的概率密度值小于所述概率分布函数中的设定阈值，则该空气颗粒物存在异常；其中，fx；α,β,δ,μ的具体形式通过拟合得α,β,δ,μ各参数的数值得到；基于注意力机制的门控循环单元神经网络建立异常检测模型，并根据所述空气颗粒物数据集对所述异常检测模型进行训练，以得到训练后的异常检测模型，包括：若距离所述目标站点一定距离内还存在其它站点，则基于注意力机制的门控循环单元神经网络为目标站点以及其它站点分别建立异常检测模型，根据目标站点以及其它站点对应的空气颗粒物数据集对目标站点和其它站点分别进行训练，以得到训练后的目标站点对应的异常检测模型和其它站点对应的异常检测模型；通过训练后的异常检测模型确定各空气颗粒物的预测值，包括：将目标站点对应的异常检测模型确定的各空气颗粒物的预测值和其它站点对应的异常检测模型确定的各空气颗粒物的预测值输入到一个卷积神经网络中，以得到目标站点各空气颗粒物的最终预测值。

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