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申请/专利权人：安徽建筑大学
摘要：本发明涉及空气质量预报技术领域，具体公开了一种自适应优化城市环境空气质量预报的智能算法，包括以下步骤：对于预测日往前回溯1‑90天的实测的某项污染物浓度小时值，计算得到标准化数据列；并记录归属于该主类型的样本序号i为新的集合N；对当日预报数据进行标准化计算后；计算得到新的预报值；按照滚动预报原则，经前述步骤，已完成M天完整预报及一次修订，采用线性回归拟合求系数，计算得到二次订正结果，通过集合空气质量模型计算结果和修正模式即时更新并发布空气质量6项污染物浓度，达到提高预报准确率的目的，实施成本低、运行效果好，完全满足城市级空气质量预报的要求。
主权项：1.一种自适应优化城市环境空气质量预报的智能算法，其特征在于，包括以下步骤：对于预测日往前回溯1-90天的实测的某项污染物浓度小时值记为Xi，j，其中i＝0,1,2…90，j＝0,1,2…23，i表示日期序数，j表示小时序数；计算得到标准化数据列；对某项污染物1-90天历史浓度进行预处理后得到的X’i,其中将得到的X’i’按照每天同一时刻计算平均值，得到并记录归属于该主类型的样本序号i为新的集合N；对当日预报数据Yj进行标准化计算后，得到Y’j；假定预测值和实测值满足线性方程fx＝ax+b，计算得到新的预报值；按照滚动预报原则，经前述步骤，已完成M天完整预报及一次修订，采用线性回归拟合求系数μi，预测得预报当天的μM，进而计算得到二次订正结果Y’M’＝μM×Y’M。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽建筑大学 一种自适应优化城市环境空气质量预报的智能算法
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