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题名基于GPR-EN时空混合模型的空气污染物浓度预测
被引量：1
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作者
任静
贾佳
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机构
郑州科技学院土木建筑工程学院
郑州航空工业管理学院管理工程学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2021年第8期54-58,共5页
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基金
河南省软科学研究计划项目(192400410118)资助。
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文摘
针对现有的污染物浓度预测方法大多没有兼顾气象数据的时间和空间特征,导致预测精度大打折扣的问题,提出一种能够同时提取过程数据时间和空间特征的时空混合预测方法GPR-EN。首先,利用弹性网算法(EN)全面分析样本点和目标点的空间关联性,并进行时空数据重构,为预测模型提供最优的变量输入。其次,借助于高斯回归模型(GPR)的强泛化能力,能够有效地处理时空数据的复杂非线性特性,更加全面地刻画了历史数据的时空依赖性。最后,在AQI数据集和空气SO_(2)浓度数据集上进行仿真实验,实验结果表明所提方法比对比方法的预测精度提高22%以上。
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关键词
空气污染物浓度预测
高斯过程回归
弹性网算法
时空特性分析
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Keywords
prediction of air pollutant concentration
Gaussian process regression
elastic net algorithm
temporal and spatial characteristics analysis
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于时空Kriging方法的时空数据插值研究
被引量：6
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作者
许美玲
邢通
韩敏
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机构
大连理工大学电子信息与电气工程学部
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期1681-1688,共8页
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基金
国家自然科学基金(61702077,61773087,61374154)
中央高校基本科研业务费(DUT16RC(3)123)资助。
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文摘
在对气象数据进行插值的过程中,如果只考虑数据的空间信息而忽视数据在时间上的关联,必然影响插值的精度.针对具有时空特性的气象数据,提出一种将时空Kriging方法与弹性网方法相结合的新方法.该方法主要利用弹性网算法解决时空Kriging算法中的时空变异函数矩阵为病态矩阵而无法求逆的问题,通过弹性网算法获得变异函数矩阵方程的稀疏解,从而提高时空插值的精度.在实际观测的气温数据和AQI数据上的仿真实验验证了该方法对气象时空数据插值的准确性.
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关键词
时空数据
时空Kriging
插值
弹性网算法
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Keywords
Spatial-temporal data
spatial-temporal Kriging
interpolation
elastic net algorithm
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分类号
P413
[天文地球—大气科学及气象学]
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