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申请/专利权人：内蒙古自治区气候中心(内蒙古自治区气候变化中心、内蒙古自治区雷电防护中心);天津集宏智慧信息技术有限责任公司;赵艳丽

摘要：本发明涉及气象分析领域，具体是指一种空气质量气象条件贡献率评估方法及系统，方法包括：构建序列集合、均值滤波、通过逐步选择的回归算法建立最优气象模型、计算贡献率。针对目前的空气质量气象条件贡献率评估方法，使用的传统自动化变量选择算法易产生过拟合、共线性等问题，进而影响贡献率评估的问题，本发明使用逐步选择的回归算法，对气象模型进行前向逐步对比评估，结合多个回归模型评估标准，包括均方差、赤池信息量准则和方差膨胀因子，解决了自动化变量选择算法的过拟合、欠拟合和多重共线性问题。另外，本发明采用的算法进一步与具有最优评估标准的气象模型进行显著性校验，以确保气象模型具有统计显著性和更好的预测能力。

主权项：1.一种空气质量气象条件贡献率评估方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获得空气污染物和气象要素的数据，构建污染物序列和气象序列集合；S2：对污染物序列和气象序列集合进行均值滤波；S3：通过逐步选择的回归算法建立最优气象模型；S4：根据最优气象模型计算气象要素的贡献率；所述S3具体包括如下步骤：S31：集合初始化：将气象序列集合中的每个序列作为一个自变量，污染物序列为因变量，建立不包含任何自变量的空模型，建立气象模型集合并将空模型加入到气象模型集合中，建立删除集合，此时删除集合为空集；S32：构建新气象模型：遍历气象模型集合，遍历到的气象模型为当前气象模型，添加一个当前气象模型未包含的自变量并建立线性回归方程，构成新气象模型，将新气象模型加入至气象模型集合；S33：根据均方差、赤池信息量准则和方差膨胀因子进行筛选；S34：重复S32直到遍历结束，移除气象模型集合中所有的与删除集合产生交集的元素；S35：找寻最优均方差气象模型和最优赤池信息量准则气象模型：遍历气象模型集合，将均方差最小的气象模型作为最优均方差气象模型，将赤池信息量准则最小的气象模型作为最优赤池信息量准则气象模型；S36：显著性校验：设定均方差显著性阈值和赤池信息量准则显著性阈值，遍历气象模型集合，对于最优均方差气象模型和最优赤池信息量准则气象模型，分别使用t校验方法计算当前气象模型在均方差的显著性差异和赤池信息量准则的显著性差异，如果均方差的显著性差异都小于均方差显著性阈值且赤池信息量准则的显著性差异都小于赤池信息量准则显著性阈值，则保留当前气象模型，否则从气象模型集合中删除当前气象模型；S37：获得最优气象模型：将气象模型集合中的每个气象模型的均方差和赤池信息量准则进行正向化处理，进而使用优劣解距离法对每个气象模型进行评分，获得最高评分的气象模型即为最优气象模型。

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