摘要
本申请公开了一种臭氧污染主导气象因子识别方法、装置、设备、介质及产品,涉及臭氧污染分析领域,该方法包括将臭氧污染物浓度数据以及气象因子进行预处理,得到臭氧日平均值和与污染物浓度数据相匹配的气象因子并利用KZ滤波进行时间序列分解,得到臭氧的基线分量和气象因子的基线分量;根据臭氧的基线分量和气象因子的基线分量利用第一机器学习模型和KZ滤波分解,得到臭氧排放相关的长期分量;根据臭氧排放相关的长期分量确定臭氧气象相关的长期分量;根据臭氧气象相关的长期分量和气象因子的长期分量利用第二机器学习模型和SHAP算法确定主导气象因子。本申请能降低计算成本,提高识别的效率。
技术关键词
气象
臭氧
机器学习模型
因子
识别方法
基线
多元线性回归模型
随机森林模型
滤波
数据
双线性插值法
识别装置
处理器
算法
计算机程序产品
露点温度
序列
模块
计算机设备
风速
系统为您推荐了相关专利信息
计算资源调度方法
深度强化学习算法
策略
网络结构
因子
年龄预测方法
端粒检测数据
机器学习模型
日历
线性回归模型
体验评估方法
可穿戴设备
核密度估计方法
生成数据集
识别情绪
危险化学品容器
动态信息数据库
溯源方法
RFID标签
三维结构
地表温度降尺度
对象
像素
分辨率成像光谱仪
地表覆盖变化