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一种基于机器学习的多源人为热时空量化方法

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人为热对城市气候和空气质量具有显著影响，但目前缺少针对多源人为热的精准高效的估算方法。本发明改进了人为热建模的流程，提出了一种基于机器学习的多源人为热时空量化方法。该方法包括如下步骤：步骤1)基于能源消耗和社会经济数据计算县级年均人为热通量(Anthropogenic heat flux,AHF)；步骤2)利用替代数据为不同来源的人为热进行时间维的降尺度处理，得到县级月均AHF；步骤3)计算人为热相关多源数据的每月县级平均值作为解释变量，与对应的AHF构成训练样本；步骤4)基于梯度提升回归树和Cubist两种机器学习算法训练模型并进行误差分析，为不同热源选择最优的算法建模；步骤5)将特定的栅格数据输入至最优模型中计算特定时间特定区域的多源人为热通量。

著录项

公开/公告号CN114139719A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-03-04

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院空天信息创新研究院;中国科学院空天信息研究院海南研究院;
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申请/专利号CN202111354918.2
发明设计人孟庆岩;钱江康;张琳琳;
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申请日2021-11-16
分类号G06N20/00(20190101);G06Q10/04(20120101);G06N3/08(20060101);G06F16/29(20190101);
代理机构11309 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人陈霁
地址 100101 北京市朝阳区大屯路甲20号北
入库时间 2023-06-19 14:23:39

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法律状态
2022-03-04

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