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申请/专利权人：重庆知行数联智能科技有限责任公司
摘要：本申请涉及臭氧污染预测领域，尤其是一种基于气象相似度的臭氧污染预测方法，包括以下步骤：S1、采集历史气象数据及预报气象数据，形成历史气象二维气象数据矩阵；S2、采用欧式距离相似度、余弦相似度和动态时间规整算法DTW，构建基于气象相似度的臭氧污染预测模型，对预报气象数据的二维矩阵与历史气象数据一一对比。本申请解决现有技术中传统臭氧污染预测方法预测精度往往容易出现较大偏差，预测结果不理想，训练时数据计算量大，耗时较长，复杂程度高的问题，本申请依赖于臭氧浓度和气象情况的强相关关系，仅采用历史气象数据及预报气象数据，输入数据较易获取，数据预处理简便，可实现国市控站点的短期臭氧污染预测。
主权项：1.一种基于气象相似度的臭氧污染预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集历史气象数据及预报气象数据，形成历史气象二维气象数据矩阵；S2、采用欧式距离相似度、余弦相似度和动态时间规整算法DTW，构建基于气象相似度的臭氧污染预测模型，对预报气象数据的二维矩阵与历史气象数据一一对比，输出相似度最高的历史相似时段及其预测臭氧浓度，实现国市控站点的臭氧污染短期实时预测；S3、欧式距离相似度：x、y是n维空间的两个点，它们之间的欧几里得距离是： S4、余弦相似度：余弦相似度即将矩阵展平成向量，计算向量的乘积除以模长，余弦相似度算法应用于计算文档数据的相似度： S5、动态时间规整算法DTW：按照距离最近原则，衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法，是一种非线性规整技术，动态时间规整算法匹配两条时序数据的变化趋势，在气象相似度上，采用对各个气象数据因子分别使用DTW计算相似度，将气象数据因子按照其对臭氧污染的影响程度分别赋予权重0.45、0.3、0.15、0.1、0.1、0.1，再把各因子的相似度算上权重的和视为总体的相似度。
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