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一種基于車載式數據采集技術的PM25濃度估算方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201510273710.6

申請日:

2015.05.23

公開號:

CN104915551A

公開日:

2015.09.16

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06F 19/00申請日:20150523|||公開
IPC分類號: G06F19/00(2011.01)I 主分類號: G06F19/00
申請人: 杭州電子科技大學
發明人: 樊謹; 胡譯丹; 張樺; 戴國駿; 郭鴻杰
地址: 310018浙江省杭州市下沙高教園區2號大街
優先權:
專利代理機構: 浙江杭州金通專利事務所有限公司33100 代理人: 王佳健
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201510273710.6

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2017.12.05|||2015.10.14|||2015.09.16

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明涉及一種基于車載式數據采集技術的PM2.5濃度估算方法。本發明首先利用車載式粉塵采集設備采集原始PM2.5濃度數據,再利用采集到的原始PM2.5濃度數據建立概率轉移矩陣的模型,接著利用概率轉移矩陣估算網格數據缺失點的濃度,最后得到城市區域PM2.5濃度估算結果。本發明方法數據覆蓋率高,部署方便,利用本發明方法對PM2.5濃度估算結果精度高,穩定性好。

權利要求書

權利要求書
1.  一種基于車載式數據采集技術的PM2.5濃度估算方法,其特征在于該方法包括以下步驟:
步驟(1)、利用車載式粉塵采集設備采集原始PM2.5濃度數據,具體是:將城市區域網格化,搭載粉塵采集設備的車輛按規劃路徑行駛,采集城市區域PM2.5濃度數據;
步驟(2)、利用采集到的原始PM2.5濃度數據建立概率轉移矩陣的模型,具體是:
2-1.模擬空間粒子擴散特征;
根據粒子擴散原理,中心網格的PM2.5濃度以不同的概率受其相鄰網格PM2.5濃度影響;因此,對于數據缺失的網格,利用其周圍網格的PM2.5濃度來估算該網格的PM2.5濃度;
2‐2.建立概率轉移矩陣;
根據空間粒子擴散特征,建立空間網格PM2.5濃度概率轉移矩陣,如下式所示:

Σi=1npij=1;0pij1]]>
l≤i≤n,1≤j≤N,c≤N
上式中pij表示網格i對網格j的PM2.5濃度的影響概率;i從1到n,n表示方向個數,所有方向的概率和為1,N表示城市區域的網格數量;
2‐3.確定概率轉移矩陣P;
對于PM2.5濃度數據缺失的網格,估算其PM2.5濃度轉化為確定其轉移概率P;利用采集到的原始PM2.5濃度數據,選擇數據密集區域,根據最小誤差準則計算概率轉移矩陣P,如下式所示:
minQ=Σi=1m(PiXi-centeri)2]]>
s.t.Pi=[pi1 pi2 … pin]
Xi=[xi1 xi2 … xin]T
Σj=1npij=1]]>
0≤pij≤1
0<xij
上式中Pi表示網格i向所有可能的n個方向擴散的概率,Xi表示網格i的n個方向上相鄰網格測得的PM2.5濃度;
步驟(3)、利用概率轉移矩陣估算網格數據缺失點的濃度,具體是:針對密集區域的單點缺失情況,直接利用概率轉移矩陣估算缺失點的濃度,如下式所示為待估算網格c的PM2.5濃度xc估算公式,針對稀疏區域性,先用啟發式搜索尋找原始的替代濃度,再結合概率轉移矩陣迭代式估算缺失區域中所有點的PM2.5濃度;
xc=([p1c,p2c,…,p(n-1)c]·[x1,x2,…,x(n-1)]T)/pnc
步驟(4)、城市網格PM2.5濃度估算結果顯示;經過以上步驟,得到城市區域所有網格的PM2.5濃度。

說明書

說明書一種基于車載式數據采集技術的PM2.5濃度估算方法
技術領域
本發明涉及無線傳感技術、計算機應用技術和數據補全技術,是一種基于車載式數據采集技術的PM2.5濃度估算方法。
背景技術
PM2.5是指環境空氣中動力學當量直徑小于等于2.5微米的顆粒物。它粒徑小,面積大,活性強,易附帶有毒有害物質,且在大氣中的停留時間長、傳輸距離遠。它對人體健康和大氣環境質量產生巨大的影響,因此PM2.5濃度的監測和估算成為當今社會的一個熱門話題。
目前的PM2.5濃度估算方法一種是在待估算區域內設置固定的PM2.5監測點,以監測點測得的數據作為該區域的PM2.5濃度,這種PM2.5濃度估算方法數據區域覆蓋率低,精度低,且監測設備成本高昂;另一種是移動式的在某一區域內采集PM2.5濃度,再結合降水、風力、環境等外界因素建立PM2.5估算模型來估算區域PM2.5濃度,這種方法測量難度大,計算復雜,不易操作。
發明內容
本發明針對現有PM2.5濃度估算方法的不足,結合車載式數據采集技術價格低廉、部署方便、數據覆蓋率高等優勢,提出了一種基于車載式數據采集技術的PM2.5濃度估算方法。
本發明主要由以下幾個步驟構成:1、利用車載式粉塵采集設備采集原始PM2.5濃度數據2、利用采集到的原始PM2.5濃度數據建立概率轉移矩陣的模型3、利用概率轉移矩陣估算網格數據缺失點的濃度4、城市區域PM2.5濃度估算結果顯示。
本發明方法的具體步驟是:
步驟(1)、利用車載式粉塵采集設備采集原始PM2.5濃度數據。具體是將城市區域網格化,搭載粉塵采集設備的車輛按規劃路徑行駛,采集城市區域PM2.5濃度數據。
步驟(2)、利用采集到的原始PM2.5濃度數據建立概率轉移矩陣的模型。該步驟由以下3個子步驟組成:
2-1.模擬空間粒子擴散特征。根據粒子擴散原理,中心網格的PM2.5濃度以不同的概率受其相鄰網格PM2.5濃度影響。因此,對于數據缺失的網格,可以利用其周圍網格的PM2.5濃度來估算該網格的PM2.5濃度。
2-2.建立概率轉移矩陣。根據空間粒子擴散特征,建立空間網格PM2.5濃度概率轉移矩陣,如下式所示:

Σi=1npij=1;0pij1]]>
1≤i≤n,1≤j≤N,c≤N
上式中pij表示網格i對網格j的PM2.5濃度的影響概率。i從1到n,n表示方向個數,所有方向的概率和為1。N表示城市區域的網格數量。
2-3.確定概率轉移矩陣P。對于PM2.5濃度數據缺失的網格,估算其PM2.5濃度轉化為確定其轉移概率P。利用采集到的原始PM2.5濃度數據,選擇數據密集區域,根據最小誤差準則計算概率轉移矩陣P,如下式所示:
minQ=Σi=1m(PiXi-centeri)2]]>
s.t.Pi=[pi1 pi2 … pin]
Xi=[xi1 xi2 … xin]T
Σj=1npij=1]]>
0≤pij≤1
0<xij
上式中Pi表示網格i向所有可能的n個方向擴散的概率,Xi表示網格i的n個方向上相鄰網格測得的PM2.5濃度。
步驟(3)、利用概率轉移矩陣估算網格數據缺失點的濃度。針對密集區 域的單點缺失情況,直接利用概率轉移矩陣估算缺失點的濃度,如下式所示為待估算網格c的PM2.5濃度xc估算公式,針對稀疏區域性,先用啟發式搜索尋找原始的替代濃度,再結合概率轉移矩陣迭代式估算缺失區域中所有點的PM2.5濃度。
xc=([p1c,p2c,…,p(n-1)c]·[x1,x2,...,x(n-1)]T)/pnc
步驟(4)、城市網格PM2.5濃度估算結果顯示。經過以上步驟,得到城市區域所有網格的PM2.5濃度。
本發明的有益效果是:
(1)、車載式粉塵采集設備采集PM2.5濃度易于部署,操作簡單;
(2)、本發明方法設備價格低廉,利用率高;
(3)、利用本發明方法估算得到的PM2.5濃度精度高,穩定性好。
附圖說明
圖1為測試場景示意圖;
圖2為PM2.5網格濃度原始數據覆蓋圖;
圖3為空間粒子擴散特征圖;
圖4為城市區域PM2.5網格濃度估算結果圖。
具體實施方式
以下結合附圖對本發明作進一步說明。
基于車載式數據采集技術的PM2.5網格濃度估算方法具體步驟是:
步驟(1)、利用車載式粉塵采集設備采集原始PM2.5濃度數據。如圖1所示,將城市區域網格化,搭載粉塵采集設備的車輛采集城市區域PM2.5濃度數據通過GPRS網絡傳到服務器。如圖2所示,有圓圈的網格代表測試車輛經過了該網格,即該網格有PM2.5濃度數據覆蓋,無圓圈網格代表該網格無PM2.5濃度數據覆蓋。
步驟(2)、利用采集到的原始PM2.5濃度數據建立概率轉移矩陣的模型。該步驟由以下3個子步驟組成:
2-1.模擬空間粒子擴散特征。如圖3所示,網格Center的PM2.5分別 以概率(P1,P2,P3,P4)向它相鄰的網格(1,2,3,4)擴散,即中心網格的PM2.5濃度以不同的概率受其相鄰網格PM2.5濃度影響。因此,對于數據缺失的網格,可以利用其周圍網格的PM2.5濃度來估算該網格的PM2.5濃度。
2-2.建立概率轉移矩陣。根據空間粒子擴散特征,建立空間網格PM2.5濃度概率轉移矩陣,如下式所示:

Σi=1npij=1;0pij1]]>
1≤i≤n,1≤j≤N,c≤N
上式中pij表示網格i對網格j的PM2.5濃度的影響概率。i從1到n,n表示方向個數,所有方向的概率和為1。N表示城市區域的網格數量。
2-3.確定概率轉移矩陣P。對于PM2.5濃度數據缺失的網格,估算其PM2.5濃度轉化為確定其轉移概率P。利用采集到的原始PM2.5濃度數據,選擇數據密集區域,根據最小誤差準則計算概率轉移矩陣P,如下式所示:
minQ=Σi=1m(PiXi-centeri)2]]>
s.t.Pi=[pi1 pi2 … pin]
Xi=[xi1 xi2 … xin]T
Σj=1npij=1]]>
0≤pij≤1
0<xij
上式中Pi表示網格i向所有可能的n個方向擴散的概率,Xi表示網格i的n個方向上相鄰網格測得的PM2.5濃度。
步驟(3)、利用概率轉移矩陣估算網格數據缺失點的濃度。針對密集區域的單點缺失情況,直接利用概率轉移矩陣估算缺失點的濃度,如下式所 示為待估算網格c的PM2.5濃度xc估算公式,針對稀疏區域性,先用啟發式搜索尋找原始的替代濃度,再結合概率轉移矩陣迭代式估算所有缺失數據網格的PM2.5濃度。
xc=([p1c,p2c,…,p(n-1)c]·[x1,x2,...,x(n-1)]T)/pnc
步驟(4)、城市網格PM2.5濃度估算結果顯示。經過以上步驟,得到城市區域所有網格的PM2.5濃度。如圖4所示,帶圓圈網格表示測試車輛覆蓋的網格,即原始數據網格,帶點網格表示利用本發明方法估算得到PM2.5濃度的網格。

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一種 基于 車載 數據 采集 技術 PM25 濃度 估算 方法
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