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。
技术关键词
环境空气质量预报
智能算法
空气质量预报技术
样本
聚类算法
长短期记忆网络
数据
机器学习模型
均值算法
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线性
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日期
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