基于河道多态计算及Arima模型的权重组合水质预测方法

    公开(公告)号:CN109145499B

    公开(公告)日:2023-02-10

    申请号:CN201811066909.1

    申请日:2018-09-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于河道多态计算及Arima模型的权重组合水质预测方法,首先,获取河流监测站点的历史水质指标监测数据,基于Arima模型预测河流监测站点的下一时间段的各水质数据的预测值,作为初始预测值;然后,基于河道空间形态和上游监测站点的水质指标测量值,计算河道内流量比例,从而计算下游水质指标预测值;其中空间形态包括支流态和汇流态;最后,将两项预测值使用权重组合优化方法进行计算,得到最终预测值。与现有技术相比,本发明不仅利用了数据本身的特征,还考虑了河道支流和干流的空间关系,基于Arima预测值及河道多态计算的组合预测值平均误差小,具有更好的精度,适合支流态及汇流态的预测算法优化。

    一种利用误差传递的空气质量数据实时校准方法

    公开(公告)号:CN107656905B

    公开(公告)日:2022-02-08

    申请号:CN201710789191.8

    申请日:2017-09-05

    Abstract: 本发明公开了一种利用误差传递的空气质量数据实时校准方法,其特征在于:首先初始化模型,然后采集最近时间段的国标数据和卓易设备数据,并对采集的国标数据进行克里金插值,得到采样频率与卓易设备相等的国标插值数据;其次,对国标插值数据及卓易设备数据进行基于Bagging模型的建模;接着,基于上次模型的误差,对本次Bagging模型输出的结果进行数据校准,得到校准值;最后等待最新国标数据的采集,并根据新采集的国标数据,来更新校准误差,并将误差传递给下一个模型。本方法通过对宜兴的实测数据进行模型验证,本方法能够有效的提高低精度设备的精度和准确率,能够进行区域部署,应用于实际生产环境。

    一种基于环形邻域梯度排序的空气污染溯源方法

    公开(公告)号:CN107391951A

    公开(公告)日:2017-11-24

    申请号:CN201710657465.8

    申请日:2017-08-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于环形邻域梯度排序的空气污染溯源方法,包括以下步骤:1)从数据库中获得预定区域内的各个监测采样点的空气污染数据;2)先对数据进行清洗,然后进行克里金插值,得到规则格网形式的空气污染浓度数据;3)对浓度数据使用邻域梯度排序溯源方法计算,得到回溯线和回溯面。本方法用于实现小尺度范围内的快速空气污染溯源,使用间隔时间段内的邻域梯度排序法进行回溯,使用梯度为评价距离,采用环形邻域为搜索区域,能够确保方位角和搜索半径的自定义,并且能够使用最大梯度排序和区间梯度排序,得到回溯线和回溯面,能够有效回溯到污染发生的区域,并具有较好的精度和效率,能够实际应用于嵌入式设备的开发及环保大数据平台。

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