扬尘排量计算模型选择、排量计算及排量数据的验证方法技术

本发明专利技术公开了一种扬尘排量计算模型选择、排量计算及排量数据的验证方法，该方法包括：根据多个第一预定时间段内的真实扬尘排量数据和扬尘排量影响因素数据，分别构建多个第一预定时间段内的扬尘排量计算模型，形成模型集；获取第二预定时间段内的当前真实扬尘排量数据和当前扬尘排量影响因素数据；将当前扬尘排量影响因素数据输入各个扬尘排量计算模型，得到多个扬尘排量计算数据；根据多个扬尘排量计算数据和当前真实扬尘排量数据对多个扬尘排量计算模型进行评价，得到模型集内的最优扬尘排量计算模型。通过实施本发明专利技术，能够解决使用固定的扬尘排量计算模型导致的，在扬尘排量影响因素或者扬尘源性质有较大变化时，计算结果的误差较大的问题。

【技术实现步骤摘要】
扬尘排量计算模型选择、排量计算及排量数据的验证方法
本专利技术涉及环境污染物测量
，尤其涉及到一种扬尘排量计算模型选择、排量计算及排量数据的验证方法。
技术介绍
扬尘是造成城市颗粒物污染的主要源头之一，也是我国大多数城市空气污染中首要的污染物。国内外研究与实验表明，扬尘是城市大气中PM10的重要来源，早期扬尘对大气中PM10的贡献率超过50%，经过多年的治理，近期，许多城市空气质量有了极大的改善，但扬尘PM10的贡献率仍在20%以上，此外，其对PM2.5的贡献率也有着不可忽视的影响。因此，有效监控城市特别是城市中的主要扬尘源的扬尘程度，对促进环境空气质量的持续改善具有十分重要的意义。而由于扬尘排放量是反映扬尘源排放程度的一个重要指标，因此，为了更为精细化的监管扬尘排放量，需要对扬尘源的扬尘排量进行量化。目前，较为准确的扬尘排量量化方法为建立扬尘排量主要影响因素与扬尘排量之间的关系模型（即扬尘排量计算模型），但是，由于扬尘排量的主要影响因素，如风速，空气湿度等在不同的时间段（如不同的季节，不同月份等）可能存在较大差异，扬尘源自身的性质在一段时间之后也可能会出现较大的改变，从而导致扬尘排量与扬尘排量主要影响因素之间的关系产生较大改变，因此，若仅使用一个固定的关系模型，在扬尘排量主要影响因素有较大变化或者扬尘源自身性质改变等情形下，会出现使用关系模型计算得到的扬尘排量数据与实际扬尘排量之间的误差较大的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种扬尘排量计算模型选择、排量计算及排量数据的验证方法，以解决仅使用一个固定的关系模型导致的，在扬尘排量主要影响因素有较大变化或者扬尘源自身性质改变等情形下，使用关系模型计算得到的扬尘排量数据与实际扬尘排量之间的误差较大的问题。根据第一方面，本专利技术实施例提供了一种扬尘排量计算模型选择方法，包括如下步骤：根据多个第一预定时间段内的真实扬尘排量数据和扬尘排量影响因素数据，经训练验证，分别构建多个第一预定时间段内的扬尘排量计算模型，形成扬尘排量计算模型集；获取第二预定时间段内的当前真实扬尘排量数据和当前扬尘排量影响因素数据；将当前扬尘排量影响因素数据输入各个扬尘排量计算模型，得到多个扬尘排量计算数据；根据多个扬尘排量计算数据和当前真实扬尘排量数据对多个扬尘排量计算模型进行评价，得到扬尘排量计算模型集内的最优扬尘排量计算模型。通过将历史数据拆分组合成多个第一预定时间段内的真实扬尘排量数据和扬尘排量影响因素数据，第一预定时间段的时长相对于所有历史数据对应的时长较短，因而，在第一预定时间段内扬尘源的自身性质改变以及扬尘排量主要影响因素有较大变化的可能性均减小，或者即使一个第一预定时间段内的扬尘源自身性质改变或者扬尘排量主要影响因素有较大变化，也存在其他没有改变的第一预定时间段，因此，经训练验证，分别构建多个第一预定时间段内的扬尘排量计算模型，形成扬尘排量计算模型集，使得在需要计算扬尘源的扬尘排量时，能够根据多个扬尘排量计算数据（将当前扬尘排量影响因素数据输入多个扬尘排量计算后计算得到）和当前真实扬尘排量数据在扬尘排量计算模型集中找到至少一个计算精确度较高的最优扬尘排量计算模型，从而能够解决使用一个固定的扬尘排量计算模型导致的，在扬尘排量主要影响因素有较大变化或者扬尘源自身性质改变等情形下，使用模型计算得到的扬尘排量数据与实际扬尘排量之间的误差较大的问题。结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，扬尘排量计算模型选择方法还包括如下步骤：获取第三预定时间段内的真实扬尘排量数据和扬尘排量影响因素数据；第三预定时间段至少包括第二预定时间段；经训练验证，构建第三预定时间段内的扬尘排量计算模型；将第三预定时间段内的扬尘排量计算模型加入扬尘排量计算模型集内，对扬尘排量计算模型集进行更新。通过在获取到第二预定时间段内的当前真实扬尘排量数据和当前扬尘排量影响因素数据（为区别于多个第一预定时间段内的真实扬尘排量数据和扬尘排量影响因素数据的新数据）时，获取至少包括第二预定时间段的第三预定时间段内的真实扬尘排量数据和扬尘排量影响因素数据，从而经训练验证，构建第三预定时间段内的扬尘排量计算模型，并将该模型加入扬尘排量计算模型集内对扬尘排量计算模型集进行更新，能够不断丰富扬尘排量计算模型集，使其适应扬尘源自身性质以及扬尘排量主要影响因素的变化，进一步保证在需要计算扬尘源的扬尘排量时，能够根据多个扬尘排量计算数据和当前真实扬尘排量数据在扬尘排量计算模型集中找到至少一个计算精确度较高的最优扬尘排量计算模型。结合第一方面或第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，真实扬尘排量数据为通过滤膜称重法采集得到，和/或扬尘排量影响因素数据为通过扬尘实时在线检测系统采集得到。结合第一方面第二实施方式，在第一方面第三实施方式中，第二预定时间段的时长为采集一个真实扬尘排量数据所需的时长，一个真实扬尘排量数据对应的扬尘排量影响因素数据为多个。结合第一方面第三实施方式，在第一方面第四实施方式中，根据多个扬尘排量计算数据和当前真实扬尘排量数据对多个扬尘排量计算模型进行评价，得到扬尘排量计算模型集内的最优扬尘排量计算模型的步骤，包括：根据多个扬尘排量计算数据和当前真实扬尘排量数据，使用第一评价指标对多个扬尘排量计算模型进行评价，得到初始最优模型；判断初始最优模型是否为一个；若初始最优模型为一个，则将初始最优模型确定为最优扬尘排量计算模型；若初始最优模型为多个，则使用第二评价指标对初始最优模型进行评价，并将初始最优模型中的最优模型确定为最优扬尘排量计算模型。通过在使用第一评价指标对扬尘排量计算模型集中的扬尘排量计算模型进行评价得到的初始最优模型为多个时，继续使用第二评价指标对初始最优模型进行评价，增加评价维度，能够实现在多个初始最优模型中的进一步的择优，从而能够进一步提高最终确定的最优扬尘排量计算模型的计算精确度（即使最优扬尘排量计算模型仍为多个，也是初始最优模型中计算精确度更高的部分模型）。结合第一方面第四实施方式，在第一方面第五实施方式中，第一评价指标和第二评价指标为拟合优度评价指标、均方根误差评价指标、平均绝对误差评价指标和绝对中位差评价指标中的任意两个。根据第二方面，本专利技术实施例提供了一种扬尘排量计算方法，包括如下步骤：采集检测时间段内的扬尘排量影响因素数据；将扬尘排量影响因素数据输入根据第一方面或者第一方面任意一种实施方式所述的扬尘排量计算模型选择方法选择的最优扬尘排量计算模型中，得到扬尘排量的计算结果。通过在需要计算采集检测时间段内扬尘排量时，首先采集检测时间段内的扬尘排量影响因素数据，并使用上述第一方面或者第一方面任意一种实施方式所述的扬尘排量计算模型选择方法选择的最优扬尘排量计算模型进行计算，能够得到精确度较高的计算结果，而由于检测时间段内的扬尘排量影响因素数据的采集难度较低，且只要采集到检测时间段内的扬尘排量影响因素数据，就可以使用最优扬尘排量计算模型实时计算得到采集检测时间段内的烟尘排量，因此，本专利技术实施例提供了一种实施难度较低且能够实时高精确度计算扬尘排量的方法。根据第三方面，本专利技术实施例提供了一种扬尘排量数据的验证方法，包括如下步骤：获取待验证的扬尘排量数据；待验证的扬尘排量数据为待验证时间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种扬尘排量计算模型选择方法，其特征在于，包括如下步骤：根据多个第一预定时间段内的真实扬尘排量数据和扬尘排量影响因素数据，经训练验证，分别构建所述多个第一预定时间段内的扬尘排量计算模型，形成扬尘排量计算模型集；获取第二预定时间段内的当前真实扬尘排量数据和当前扬尘排量影响因素数据；将所述当前扬尘排量影响因素数据分别输入所述多个扬尘排量计算模型，得到多个扬尘排量计算数据；根据所述多个扬尘排量计算数据和所述当前真实扬尘排量数据对所述多个扬尘排量计算模型进行评价，得到所述扬尘排量计算模型集内的最优扬尘排量计算模型。

【技术特征摘要】
1.一种扬尘排量计算模型选择方法，其特征在于，包括如下步骤：根据多个第一预定时间段内的真实扬尘排量数据和扬尘排量影响因素数据，经训练验证，分别构建所述多个第一预定时间段内的扬尘排量计算模型，形成扬尘排量计算模型集；获取第二预定时间段内的当前真实扬尘排量数据和当前扬尘排量影响因素数据；将所述当前扬尘排量影响因素数据分别输入所述多个扬尘排量计算模型，得到多个扬尘排量计算数据；根据所述多个扬尘排量计算数据和所述当前真实扬尘排量数据对所述多个扬尘排量计算模型进行评价，得到所述扬尘排量计算模型集内的最优扬尘排量计算模型。2.根据权利要求1所述的扬尘排量计算模型选择方法，其特征在于，还包括如下步骤：获取第三预定时间段内的真实扬尘排量数据和扬尘排量影响因素数据；所述第三预定时间段至少包括所述第二预定时间段；经训练验证，构建所述第三预定时间段内的扬尘排量计算模型；将所述第三预定时间段内的扬尘排量计算模型加入所述扬尘排量计算模型集内，对所述扬尘排量计算模型集进行更新。3.根据权利要求1或2所述的扬尘排量计算模型选择方法，其特征在于，所述真实扬尘排量数据为通过滤膜称重法采集得到，和/或所述扬尘排量影响因素数据为通过扬尘实时在线检测系统采集得到。4.根据权利要求3所述的扬尘排量计算模型选择方法，其特征在于，所述第二预定时间段的时长为采集一个所述真实扬尘排量数据所需的时长，一个所述真实扬尘排量数据对应的扬尘排量影响因素数据为多个。5.根据权利要求4所述的扬尘排量计算模型选择方法，其特征在于，所述根据所述多个扬尘排量计算数据和所述当前真实扬尘排量数据对所述多个扬尘排量计算模型进行评价，得到所述扬尘排量计算模型集内的最优扬尘排量计算模型的步骤，包括：根据所述多个扬尘排量计算数据和所述当前真实扬尘排量数据，使用第一评价指标对所述多个扬尘排量计算模型进行评价，得到初始最优模型；判断所述初始最优模型是否为一个；若所述初始最优模型为一个，则将所述初始最优模型确定为所述最优扬尘排量计算模型；若所述初始最优模型为多个，则使用第二评价指标对所述初始最优模型进行评价，并将所述初始最优模型中的最优模型确定为所述最优扬尘排量计算模型。6.根据权利要求5所述的扬尘排量计算模型选择方法，其特征在于，所述第一评价指标和所述第二评价指标为拟合优度评价指标、均方根误差评价指标、平均绝对误差评价指标和绝对中位差评价指标中的任意两个。7.一种扬尘排量计算方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈霏晨，戴兆明，陈喆，徐立中，吕卫国，杜维，
申请(专利权)人：江苏啸峰环保科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32