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申请/专利权人：浙江清华长三角研究院
摘要：本发明提供了一种基于建筑工地实时监测的城市道路积尘负荷的预测方法，该方法包括：采集工地实时监测数据和道路积尘负荷数据；筛选得到影响建筑工地内部积尘情况的特征指标及其数据；找到与道路积尘负荷数据相关性最高的工地实时监测数据的最佳监测时间差，得到数据组合；将所述数据组合作为训练集，输入至随机森林回归分析模型中进行模型构建，得到预测模型；将特征指标及其数据输入至预测模型中，预测得到建筑工地周边的城市道路积尘负荷值。本发明基于大数据分析建立的预测模型，能够通过工地TSP设备监测的扬尘数据，预测周边道路的积尘情况，有效解决了传统的道路积尘负荷监测成本较高，周期较长、频率较低、应用范围较窄等问题，为环境治理提供了新路径。
主权项：1.一种基于建筑工地实时监测的城市道路积尘负荷的预测方法，其特征在于，包括：1采集城市建筑工地内的工地实时监测数据和建筑工地周边道路的道路积尘负荷数据；2利用皮尔逊检验法对工地实时监测数据进行两两相关性分析，根据各指标与工地实时监测数据内的颗粒物浓度指标的相关性，筛选得到影响建筑工地施工扬尘的特征指标及其数据；3通过延迟法将工地实时监测数据中的颗粒物浓度数据与建筑工地周边道路不同采集时间的道路积尘负荷数据进行匹配分析，找到与道路积尘负荷数据相关性最高的工地实时监测数据的最佳监测时间差，得到最佳监测时间差下工地实时监测数据与道路积尘负荷数据的数据组合；4将所述数据组合作为训练集，输入至随机森林回归分析模型中进行模型构建，得到能够通过工地实时监测数据准确预测建筑工地周边道路积尘负荷数据的预测模型；5实时监测待预测城市道路周边建筑工地的特征指标及其数据，将特征指标及其数据输入至步骤4的预测模型中，预测得到建筑工地周边的城市道路积尘负荷值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江清华长三角研究院 一种基于建筑工地实时监测的城市道路积尘负荷的预测方法及预测系统
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