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申请/专利权人：河北地质大学
摘要：本发明公开了一种基于非线性时间序列分析的城市臭氧浓度预测方法，属于环境监测和大气质量评估领域，步骤如下：收集特定区域的历史臭氧浓度及相关气象因子数据，构建数据集；利用辛几何模态分解SGMD技术对数据进行非线性和非平稳信号分析，提取关键模态成分；通过皮尔逊相关性分析，选取与臭氧浓度高度相关的气象因子和模态成分；使用蜣螂优化算法DBO优化最小二乘支持向量机LSSVM的参数设置，增强预测模型的准确性和鲁棒性；将优化后的LSSVM模型应用于臭氧浓度预测，并对预测结果进行精确误差评估。本发明能够有效提高臭氧浓度预测的准确性和可靠性，为城市大气质量管理和环境保护政策制定提供科学支持，具备较高的实用价值和推广前景。
主权项：1.一种基于非线性时间序列分析的城市臭氧浓度预测方法，其特征在于，数据采集与数据库的建立，采集某区域多个监测站的历史臭氧浓度数据及其相关的气象影响因子的历史记录，并建立一个综合特征数据库；数据分解，应用辛几何模态分解，对所采集的时间序列数据进行深入分析，捕捉并揭示数据中的非线性和时间变化特性；数据评估，完成所述数据分解后，采用皮尔逊相关性分析对模态分量与各气象因子进行相关性评估，筛选出与臭氧浓度变化强相关的因子及模态分量，确保所选择的特征对臭氧浓度预测具有高度的贡献和影响力；模型建立，根据皮尔逊相关性分析的结果，选定相关性高的模态分量及气象因子作为输入特征，并构建一个全面的特征矩阵，该矩阵将用于后续的模型训练和预测分析；模型优化，利用蜣螂优化算法对最小二乘支持向量机模型的关键参数进行精细调整和优化；臭氧浓度预测，对臭氧浓度进行预测，并使用历史数据对模型进行训练和验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北地质大学 一种基于非线性时间序列分析的城市臭氧浓度预测方法
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