CN110751345A - 一种基于距离特征的目标地点的pm2.5的值的预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于距离特征的目标地点的PM2.5的值的预测方法，包括S1：在设定的区域范围内确定目标监测站点，获取该目标监测站点在过去一段时间的各个时间节点内所采集的PM2.5的值，同时获取该区域内各个非目标监测站点分别在过去相同一段时间内各个时间节点所采集的PM2.5的值，获取该区域内各个非目标监测站点的当前时刻所采集的PM2.5的值[a1,a2,...,ai]，i＝1,2,...,b，b为该区域内所有非目标监测站点的个数；S2：获取目标监测站点与该区域内各个非目标监测站点之间的距离[d1,d2,...,di]；S3：构造距离特征X＝[1,x1,x2,...,xi]其中，xi＝wiai，其中，wi为系数，
Figure DDA0002254413420000011
S4：将距离特征X＝[1,x1,x2,...,xi]作为线性回归模型的输入特征，通过线性回归模型对当前时刻的PM2.5的值进行预测。

Description

一种基于距离特征的目标地点的PM2.5的值的预测方法
技术领域
本发明涉及PM2.5预测技术领域，特别涉及一种基于距离特征的目标地点的PM2.5的值的预测方法。
背景技术
随着全球经济快速发展，人们对于环境保护也越来越重视，尤其是对空气污染物PM2.5的关注，PM2.5是一种直径小于等于2.5微米的颗粒物。它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分，但它对空气质量和能见度等有重要的影响。与较粗的大气颗粒物相比，PM2.5粒径小，面积大，活性强，易附带有毒、有害物质(例如，重金属、微生物等)，且在大气中的停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。
大量研究表明了室外空气污染物对人类身体健康的影响极大，对呼吸系统、心血管系统、免疫系统、血液系统等方面的疾病都有一定的影响性，目前国内外已经有许多研究者致力于PM2.5的研究。
中国国土辽阔，每个城市的监测站点数量有限，每个城市内会在各个区内建1到2个监测站点实时监测该区域的PM2.5浓度，粗略的代表该区域的整体PM2.5浓度分布情况。当某一个区域面积范围较大时，使用一个监测站点数据代表整个区域的情况，偏差较大，易误导人们。
发明内容
本发明的目的是克服上述现有技术中存在的问题，提供一种基于距离特征的目标地点的PM2.5的值的预测方法，根据现有的监测站点数据，以及目标地点与监测站点之间的距离，预测出目标地点的PM2.5浓度的值，不必用某个监测站点的监测的值代表整个区域的整体情况，可以具体的定位到某一个点，显示出该点的PM2.5预测的值。
为此，本发明提供了一种基于距离特征的目标地点的PM2.5的值的预测方法，包括如下步骤：
S1：在设定的区域范围内确定目标监测站点，获取该目标监测站点在过去一段时间的各个时间节点内所采集的PM2.5的值，同时获取该区域内各个非目标监测站点分别在过去相同一段时间内各个时间节点所采集的PM2.5的值，获取该区域内各个非目标监测站点的当前时刻所采集的PM2.5的值[a1,a2,...,ai]，其中ai为第i个非目标监测站点所采集的PM2.5的值，i＝1,2,...,b，b为该区域内所有非目标监测站点的个数；
S2：获取目标监测站点与该区域内各个非目标监测站点之间的距离[d1,d2,...,di]，其中di为该区域内第i个非目标监测站点与目标监测站点之间的距离；
S3：构造距离特征
X＝[1,x1,x2,...,xi]
其中，xi＝wiai，
其中，wi为系数，
Figure BDA0002254413400000021
S4：将距离特征X＝[1,x1,x2,...,xi]作为线性回归模型的输入特征，通过线性回归模型对当前时刻的PM2.5的值进行预测。
进一步，在步骤S4中，包括如下步骤：
S4-1：建立线性回归模型
给定训练集T＝{(X1,y1),(X2,y2),....(Xn,yn)}，n＝1,2,...,c，其中，Xn表示输入特征，即第n个时间点的距离特征，yn表示目标监测站点在所述过去一段时间中第n个时间点所采集的PM2.5的值，线性回归模型的函数表达式如下:
yn＝hθ(Xn)＝θ0+θ1Xn+θ2Xn+...+θkXn，k＝1,2,...,n (1)
等价于
yn＝hθ(x)＝ΘTZ (2)
式(1)中，yn表示目标监测站点在第n个时间点所采集的PM2.5的值；
式(2)中，Z＝[1,X1,X2,...,Xn]T，
Θ＝[θ0,θ1,...,θk]T是k+1维未知回归系数向量；
S4-2：使用线性回归模型的函数进行预测
给定输入特征Xc+1，将Xc+1代入到式(2)中，得到
yc+1＝ΘTXc+1 (3)
式(3)中，yc+1是目标监测站点在第c+1个时间点所采集的PM2.5的值，Xc+1是第c+1个时间点的距离特征。
进一步，在步骤S2中，通过GPS获取该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点的经纬度坐标，再根据该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点的经纬度坐标计算该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点之间的距离。
进一步，在步骤S2中，通过在地图上标记该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点，并在地图上测量该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点之间在地图上的距离，最后根据地图的比例和该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点之间在地图上的距离计算得到该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点之间的实际距离。
本发明提供的一种基于距离特征的目标地点的PM2.5的值的预测方法，具有如下有益效果：
1、根据现有的监测站点数据，以及目标地点与监测站点之间的距离，预测出目标地点的PM2.5浓度的值，不必用某个监测站点的监测的值代表整个区域的整体情况，可以具体的定位到某一个点，显示出该点的PM2.5预测的值。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于距离特征的目标地点的PM2.5的值的预测方法的整体流程示意图；
图2为本发明提供的一种基于距离特征的目标地点的PM2.5的值的预测方法的在步骤S4中的整体流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的一个具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
在本申请文件中，未经明确的部件型号以及结构，均为本领域技术人员所公知的现有技术，本领域技术人员均可根据实际情况的需要进行设定，在本申请文件的实施例中不做具体的限定。
具体的，如图1所示，一种基于距离特征的目标地点的PM2.5的值的预测方法，包括如下步骤：
S1：在设定的区域范围内确定目标监测站点，获取该目标监测站点在过去一段时间的各个时间节点内所采集的PM2.5的值，同时获取该区域内各个非目标监测站点分别在过去相同一段时间内各个时间节点所采集的PM2.5的值，获取该区域内各个非目标监测站点的当前时刻所采集的PM2.5的值[a1,a2,...,ai]，其中ai为第i个非目标监测站点所采集的PM2.5的值，i＝1,2,...,b，b为该区域内所有非目标监测站点的个数；
上述的时间节点，是一段时间内的时刻，例如，一年为一段时间，则时间节点可以为每个月的1号，也可以为每个月的15号，这样在一年内就有12个时间节点。例如，一个月为一段时间，则时间节点可以为该月的每一天，这样时间节点的个数就等于该月的天数，也可以为该月的每一个单数日期，这样这样时间节点的个数就等于该月的天数的一半。
上述的设定的区域范围可以为一个城市，以西安市市区为例，西安市包括莲湖区、新城区、碑林区、未央区、雁塔区以及灞桥区，选定目标监测站点为莲湖区的监测站点，则新城区、碑林区、未央区、雁塔区以及灞桥区的监测站点为莲湖区的监测站点的非目标监测站点。
在该区域中，总共b+1个监测站点，其中一个是目标监测站点，其余b个为非目标监测站点。
S2：获取目标监测站点与该区域内各个非目标监测站点之间的距离[d1,d2,...,di]，其中di为该区域内第i个非目标监测站点与目标监测站点之间的距离；
对于距离获取的方法，可以提供两种方法：
方法一：
通过GPS获取该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点的经纬度坐标，再根据该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点的经纬度坐标计算该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点之间的距离。
对于目标监测站点与各个非目标监测站点之间的距离，记录目标监测站点的经度lat1，纬度lon1，其中一个非目标监测站点的经度为lat2，纬度为lon2，则目标监测站点与该非目标监测站点之间的距离(km)，根据Haversine公式得到：
Figure BDA0002254413400000061
其中，s为目标监测站点与该非目标监测站点之间的距离，a＝lat1-lat2，b＝lon1-lon2，6378.137为地球的半径，单位为km。
方法二：
通过在地图上标记该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点，并在地图上测量该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点之间在地图上的距离，最后根据地图的比例和该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点之间在地图上的距离计算得到该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点之间的实际距离。
S3：构造距离特征
X＝[1,x1,x2,...,xi]
其中，xi＝wiai，
其中，wi为系数，
Figure BDA0002254413400000071
S4：将距离特征X＝[1,x1,x2,...,xi]作为线性回归模型的输入特征，通过线性回归模型对当前时刻的PM2.5的值进行预测。
进一步，如图2所示，在步骤S4中，包括如下步骤：
第一：建立线性回归模型
给定训练集
T＝{(X1,y1),(X2,y2),....(Xn,yn)}，n＝1,2,...,c
其中，Xn表示输入特征，即第n个时间点的距离特征，yn表示目标监测站点在所述过去一段时间中第n个时间点所采集的PM2.5的值，线性回归模型的函数表达式如下:
yn＝hθ(Xn)＝θ0+θ1Xn+θ2Xn+...+θkXn，k＝1,2,...,n (1)
等价于
yn＝hθ(x)＝ΘTZ (2)
式(1)中，yn表示目标监测站点在第n个时间点所采集的PM2.5的值；
式(2)中，Z＝[1,X1,X2,...,Xn]T，
Θ＝[θ0,θ1,...,θk]T是k+1维未知回归系数向量；
在上述的训练中，c为时间节点的个数。
通过上述的训练，得到训练好的线性回归模型的函数的回归系数向量。
第二：使用线性回归模型的函数进行预测
给定输入特征Xc+1，将Xc+1代入到式(2)中，得到
yc+1＝ΘTXc+1 (3)
式(3)中，yc+1是目标监测站点在第c+1个时间点所采集的PM2.5的值，Xc+1是第c+1个时间点的距离特征。
综上所述，本发明公开了一种基于距离特征的目标地点的PM2.5的值的预测方法，包括S1：在设定的区域范围内确定目标监测站点，获取该目标监测站点在过去一段时间的各个时间节点内所采集的PM2.5的值，同时获取该区域内各个非目标监测站点分别在过去相同一段时间内各个时间节点所采集的PM2.5的值，获取该区域内各个非目标监测站点的当前时刻所采集的PM2.5的值[a1,a2,...,ai]，其中ai为第i个非目标监测站点所采集的PM2.5的值，i＝1,2,...,b，b为该区域内所有非目标监测站点的个数；S2：获取目标监测站点与该区域内各个非目标监测站点之间的距离[d1,d2,...,di]，其中di为该区域内第i个非目标监测站点与目标监测站点之间的距离；S3：构造距离特征X＝[1,x1,x2,...,xi]其中，xi＝wiai，其中，wi为系数，S4：将距离特征X＝[1,x1,x2,...,xi]作为线性回归模型的输入特征，通过线性回归模型对当前时刻的PM2.5的值进行预测。本发明根据现有的监测站点数据，以及目标地点与监测站点之间的距离，预测出目标地点的PM2.5浓度的值，不必用某个监测站点的监测的值代表整个区域的整体情况，可以具体的定位到某一个点，显示出该点的PM2.5预测的值。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明实施例并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于距离特征的目标地点的PM2.5的值的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：在设定的区域范围内确定目标监测站点，获取该目标监测站点在过去一段时间的各个时间节点内所采集的PM2.5的值，同时获取该区域内各个非目标监测站点分别在过去相同一段时间内各个时间节点所采集的PM2.5的值，获取该区域内各个非目标监测站点的当前时刻所采集的PM2.5的值[a1,a2,...,ai]，其中ai为第i个非目标监测站点所采集的PM2.5的值，i＝1,2,...,b，b为该区域内所有非目标监测站点的个数；
S2：获取目标监测站点与该区域内各个非目标监测站点之间的距离[d1,d2,...,di]，其中di为该区域内第i个非目标监测站点与目标监测站点之间的距离；
S3：构造距离特征
X＝[1,x1,x2,...,xi]
其中，xi＝wiai，
其中，wi为系数，
Figure FDA0002254413390000011
S4：将距离特征X＝[1,x1,x2,...,xi]作为线性回归模型的输入特征，通过线性回归模型对当前时刻的PM2.5的值进行预测。
2.如权利要求1所述的一种基于距离特征的目标地点的PM2.5的值的预测方法，其特征在于，在步骤S4中，包括如下步骤：
S4-1：建立线性回归模型
给定训练集T＝{(X1,y1),(X2,y2),....(Xn,yn)}，n＝1,2,...,c，其中，Xn表示输入特征，即第n个时间点的距离特征，yn表示目标监测站点在所述过去一段时间中第n个时间点所采集的PM2.5的值，线性回归模型的函数表达式如下:
yn＝hθ(Xn)＝θ0+θ1Xn+θ2Xn+...+θkXn，k＝1,2,...,n (1)
等价于
yn＝hθ(x)＝ΘTZ (2)
式(1)中，yn表示目标监测站点在第n个时间点所采集的PM2.5的值；
式(2)中，Z＝[1,X1,X2,...,Xn]T，
Θ＝[θ0,θ1,...,θk]T是k+1维未知回归系数向量；
S4-2：使用线性回归模型的函数进行预测
给定输入特征Xc+1，将Xc+1代入到式(2)中，得到
yc+1＝ΘTXc+1 (3)
式(3)中，yc+1是目标监测站点在第c+1个时间点所采集的PM2.5的值，Xc+1是第c+1个时间点的距离特征。
3.如权利要求1所述的一种基于距离特征的目标地点的PM2.5的值的预测方法，其特征在于，在步骤S2中，通过GPS获取该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点的经纬度坐标，再根据该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点的经纬度坐标计算该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点之间的距离。
4.如权利要求1所述的一种基于距离特征的目标地点的PM2.5的值的预测方法，其特征在于，在步骤S2中，通过在地图上标记该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点，并在地图上测量该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点之间在地图上的距离，最后根据地图的比例和该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点之间在地图上的距离计算得到该区域内目标监测站点与各个非目标监测站点之间的实际距离。
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