申请/专利权人：江苏省生态环境大数据有限公司;江苏省环保集团有限公司

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117555892B

主分类号：G06F16/215

分类号：G06F16/215;G06F18/2433;G06F18/2413;G06F18/27;G16C20/90;G16C20/70;G06F123/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.13#公开

摘要：本发明提供大气污染物多模式融合核算模型后处理方法。该后处理方法包括以下步骤：S1.获取大气污染物多模式融合核算模型一个核算区间的核算结果数据；核算结果数据包括排放时间和对应的排放量、核算相对误差；S2.将核算结果数据进行异常数据识别筛除，得到实际保留排放量数据集合Ig；S3.通过K近邻算法或者线性回归对实际保留排放量数据集合Ig的补集进行数据插值填充，得到填补后的完整排放量数据。本发明通过对核算结果数据进行多种异常值识别，有效移除异常值，并对缺失数据通过插值和外推方式填补，相对准确地复原缺失数据，提高了核算结果的准确度和稳定度。

主权项：1.大气污染物多模式融合核算模型后处理方法，其用于对大气污染物多模式融合核算模型的核算异常数据进行处理；其特征在于，其包括以下步骤：S1.获取大气污染物多模式融合核算模型一个核算区间的核算结果数据；所述核算结果数据包括排放时间和对应的排放量、核算相对误差；S2.将所述核算结果数据进行异常数据识别筛除，得到实际保留排放量数据集合Ig；其中，异常数据筛除的具体步骤如下：S21.将所述核算结果数据中核算相对误差小于一个预设误差值c的数据筛选出，得到初步筛选数据；S22.通过图基检验法和或3σ原则迭代法计算出所述初步筛选数据中排放量的最大值阈值ymax和全部许可值yallow，将所述初步筛选数据中排放量位于二者区间内的数据筛选出，得到二次筛选数据；S23.依据所述二次筛选数据中的排放时间时序，通过最大近邻差值法计算出相邻排放量的近邻差值序列di，并通过图基检验法和3σ原则迭代法计算出最大近邻差值阈值dmax，进而得出实际阈值d’max：；S24.计算出实际保留排放量数据集合Ig： ；其中，i表示数据编号，yi表示核算结果数据中的排放量绝对值序列，relerri表示核算结果数据中的核算相对误差序列；S3.通过K近邻算法或者线性回归对实际保留排放量数据集合Ig的补集进行数据插值填充，得到填补后的完整排放量数据；其中，图基检验法计算所述初步筛选数据中排放量的最大值阈值ymax和全部许可值yallow的具体步骤如下：S201.计算最大值阈值ymax：；其中，Q3为初步筛选数据中排放量四分之三分位数，Q1为初步筛选数据中排放量四分之一分位数；S202.将最大值阈值ymax进行一次迭代，得到一次迭代后的异常高值阈值new_thres：；其中，new_Q3为小于或等于最大值阈值ymax的初步筛选数据中排放量的四分之三分位数，new_Q1为小于或等于最大值阈值ymax的初步筛选数据中排放量的四分之一分位数；S203.重复步骤S202进行迭代，直到排放量平均值容差小于或等于0.001，或排放量中小于最大值阈值ymax的排放量数据量小于或等于总数据量的30%，此时迭代后的异常高值阈值为全部许可值yallow；在图基检验法不具备收敛性时，则替换使用3σ原则迭代法；3σ原则迭代法计算出所述初步筛选数据中排放量的最大值阈值ymax和全部许可值yallow的具体步骤如下：S211.计算最大值阈值ymax：；其中，为排放量平均值，stdy为排放量的标准差；S212.将最大值阈值ymax进行一次迭代，得到一次迭代后的异常高值阈值new_thres：；其中，为小于或等于最大值阈值ymax的排放量平均值，为小于或等于最大值阈值ymax的排放量的标准差；S213.重复步骤S212进行迭代，直到排放量平均值容差小于或等于0.001，或排放量中小于最大值阈值ymax的排放量数据量小于或等于总数据量的30%，此时迭代后的异常高值阈值为全部许可值yallow。

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