CN112528566A - 基于AdaBoost训练模型的空气质量数据实时校准方法及*** - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于AdaBoost训练模型的空气质量数据实时校准方法，包括如下步骤：步骤一、初始化AdaBoost训练模型，将国标数据和设备采集的数据导入所述模型中；步骤二、将国标插值数据及设备采集的数据，置入构建好的Boosting模型进行建模；步骤三、采集最新的国标数据以更新校准误差数据，并将更新的误差数据递送给下一次的Boosting模型，再对新的样本数据集不断更新所分配的权重，从而实现气质量数据的实时校准。本发明的方法能够有效的降低设备误差，提高设备的准确率。

Description

基于AdaBoost训练模型的空气质量数据实时校准方法及***
技术领域
本发明数据信息技术领域，尤其涉及一种基于AdaBoost训练模型的空气质量数据实时校准方法及***。
背景技术
近年来，我国对环境问题逐步重视，我国环境污染情形得到进一步改善，但较发达国家而言差距仍为明显。调控空气环境污染的一种效果明显的手段是监测空气环境质量，在工业区，针对空气质量进行实时监测，企业的污染排放量程度可以有效地监控，空气质量环境得到有效地控制。日常上或工业上所使用的电化学气体传感器经过长时间使用会产生一定的零点漂移及量程漂移，而非常规气态污染物(气)浓度变化对传感器存在交叉干扰，以及生态影响和天气因素对传感器产生的影响。但就目前高精度高准确率的空气质量监测站使用的传感器而言成本较大，且实时性较低。传统技术自主研发了一种基于ARM架构的嵌入式设备(以下简称设备)，使用了成本和国家监测站相比较低的便携式传感器，能够准实时地监测空气环境质量。但是设备精度和国家监测站相比较低，且准确率不高，存在一定的错误率。
Boosting算法，是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器，然后把这些弱分类器集合起来，组成一个更强的最终分类器。在目前直接构造强学习器非常困难的情况下，急需一种有效的学习算法方面的新方法，能够有效地对设备进行校准，提高设备的精度和准确度。
发明内容
本发明的目的是为解决目前空气质量数据准确率和精度较低的问题，进而提供一种基于AdaBoost训练模型迭代更新误差的空气质量数据实时校准方法。
本发明涉及一种基于AdaBoost训练模型的空气质量数据实时校准方法，包括如下步骤：
步骤一、初始化AdaBoost训练模型，将国标数据和设备采集的数据导入所述模型中，利用改进谢别德插值算法对所述国标数据进行处理，得到国标插值数据，国标插值数据的采样频率和分辨率均与设备采集的数据相等；
步骤二、将国标插值数据及设备采集的数据，置入构建好的Boosting模型进行建模；根据上一次Boosting模型中对样本数据集不断更新所分配的权重来进行训练，得到来自最低错误率的分类器的误差数据，将Boosting模型输出的数据进行校准，保留校准值；
步骤三、采集最新的国标数据以更新校准误差数据，并将更新的误差数据递送给下一次的Boosting模型，再对新的样本数据集不断更新所分配的权重，来进行训练出最低错误率的分类器，从而得出新的误差数据，从而实现气质量数据的实时校准。
步骤一中，所述Boosting模型使用基于单层决策树的AdaBoost训练模型，训练数据集输出校准值，单层决策树的训练时间复杂度为O(n*log(n)*d)，其中，n为训练集中的样本数，d为数据的维数，d取值为2。
步骤一中，建立AdaBoost训练模型时，利用多次实验得到的全部信息确定模型参数；误差error初始值定为0，将准确率和召回率作为不平衡数据集下度量模型表现的合理标准，每次模型使用的训练数据集大小z为230000条，误差影响率theta在0.4至0.9之间，每次校准数据量m设为15。
步骤一中，利用改进谢别德插值算法对采集的国标数据进行预测，应用最小二乘法求取每个节点的节函数，得到改进谢别德函数，如式(1)，(2)所示：
Figure BDA0002844464620000031
其中
Figure BDA0002844464620000032
的代表的意义如式(2)所示：
Figure BDA0002844464620000033
式中，Qk(x,y)为定义的采样点节函数，其中x,y分别为插值点的二维坐标，在此应用中表示检测时间及空气某气体质量，Rw定义为插值区域内节函数可以影像的半径，dk为待插点与其邻域内第k个点之间的距离。
步骤一中，使用牛顿插值法求得改进谢别德函数值数据，将插值后的国际数据及设备数据置入构建好的基于单层决策树的AdaBoost模型中，训练数据中的每一个样本，并赋予其一个权重构成向量D，然后迭代计算数据集的错误率，其中，本次样本的权重根据上一次分类的对错情况进行重新调整，将本次的错位率与已有的错误率不断比较而更新保留得到具有最小错误率的单层决策树；对于决策树算法，通过数据集样本的分析描述一个空气质量分类规则，根据决策树模型得到新数据分类结果；决策树策树的训练时间复杂度为O(n*log(n)*d)，其中n为训练集中的样本数，d为数据的维数，该应用模型中d取值为2。
步骤三中，使用格拉布斯准则对输出的校准数据结果进行处理，剔除每个样本数据中的异常值，并对结果取均值。
步骤三中，所述格拉布斯准则的测试过程为：若检测到异常值，则进行迭代测试直到没有检测到异常值，若某个测量值的残余误差的绝对值|Vi|＞Gg，则判断此值中有较大误差，应以剔除；若某测量值xi对应的残差Vi满足式(3)时应将该数据舍去；
|Vi|＝|xi-x|≥g(n,a)×σ(x) (3)
式中，x为n次采集数据值的平均值，σ(x)为测量数据组的标准差，g(n,a)取决于测量次数n和显著性水平a，a取0.01或0.05，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性为95％或99％。
本发明还涉及一种基于AdaBoost训练模型的空气质量数据实时校准***，所述***包括数据采集装置、数据校准装置和数据输出装置，所述数据校准装置采用上述的基于AdaBoost训练模型的空气质量数据实时校准方法。
本发明的有益效果：
1)本发明对于空气流速平缓的环境下的空气参数数据，关联多个模型的误差，空气质量的实时校准能够很好的实现。
2)本发明中考虑空气流速平缓时，空气质量数据具有连续性，同时设备误差也具有连续性。
3)本发明中通过对实测数据进行模型验证，能够有效的提高设备的精度和准确率，结果见表1所示，能够进行区域调控，在实际生产中实用性较强。
附图说明
图1为本发明中迭代更新误差的空气质量数据实时校准方法的总体流程示意图；
图2为本发明中基于单层决策树的AdaBoost模型示意图；
图3为本发明中算法模拟仿真PM2.5实时检测结果图；
图4为本发明中空气质量数据实时校准具体流程图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。
参见图1～4，本发明的基于AdaBoost训练模型迭代更新误差的空气质量数据实时校准方法，主要包括如下步骤：
步骤一、初始化AdaBoost训练模型，将国标数据和设备采集的数据导入所述模型中，利用改进谢别德插值算法对所述国标数据进行处理，得到国标插值数据，国标插值数据的采样频率和分辨率均与设备采集的数据相等；
Boosting模型使用基于单层决策树的AdaBoost训练模型，训练数据集输出校准值，单层决策树的训练时间复杂度为O(n*log(n)*d)，其中，n为训练集中的样本数，d为数据的维数，该应用模型中d取值为2。
建立AdaBoost训练模型时，利用多次实验得到的全部信息确定模型参数；误差error初始值定为0，将准确率和召回率(又称敏感性)作为不平衡数据集下度量模型表现的合理标准，本次模型中数据采用一段时间内某个国控点每小时的数据和该国控点近邻的一个自建点数据，每次模型使用的训练数据集大小z为230000条；所谓误差影响率是指测试中由于某一影响因素产生的误差值，与所有因素产生的误差总和的比率，本次选取了占主导的国标插值数据与设备数据的准确度、温湿度、光照强度等因素，误差影响率theta控制为在0.4至0.9之间；由于模型数据集过大会产生数据过拟合，每次校准数据量m设为15。
利用改进谢别德插值算法对采集的国标数据进行预测，应用最小二乘法求取每个节点的节函数，得到改进谢别德函数，如式(1)，(2)所示：
Figure BDA0002844464620000061
其中
Figure BDA0002844464620000062
的代表的意义如式(2)所示：
Figure BDA0002844464620000063
式中，Qk(x,y)为定义的采样点节函数，其中x,y分别为插值点的二维坐标，在此应用中表示检测时间及空气某气体质量，Rw定义为插值区域内节函数可以影像的半径，dk为待插点与其邻域内第k个点之间的距离。
使用牛顿插值法求得改进谢别德函数值数据，将插值后的国际数据及设备数据置入构建好的基于单层决策树的AdaBoost模型中，训练数据中的每一个样本，并赋予其一个权重构成向量D，然后迭代计算数据集的错误率，其中，本次样本的权重根据上一次分类的对错情况进行重新调整，将本次的错位率与已有的错误率不断比较而更新保留得到具有最小错误率的单层决策树；对于决策树算法，通过大量数据集样本的分析描述一个空气质量分类规则，根据决策树模型得到新数据分类结果；决策树策树的训练时间复杂度为O(n*log(n)*d)，其中n为训练集中的样本数，d为数据的维数，该应用模型中d取值为2。
步骤二、将国标插值数据及设备采集的数据，置入构建好的Boosting模型进行建模；根据上一次Boosting模型中对样本数据集不断更新所分配的权重来进行训练出最低错误率的分类器而得出的误差数据，将Boosting模型输出的数据进行校准，保留校准值；
步骤三、采集最新的国标数据以更新校准误差，并将更新误差辗转递送给下一次Boosting模型再对新的样本数据集不断更新所分配的权重来进行训练出最低错误率的分类器而得出新的误差数据。使用格拉布斯准则对输出的校准数据结果进行处理，剔除每个样本数据中的异常值，并对结果取均值。格拉布斯准则的测试过程为：若检测到异常值，则进行迭代测试直到没有检测到异常值，若某个测量值的残余误差的绝对值|Vi|＞Gg，则判断此值中有较大误差，应以剔除；若某测量值xi对应的残差Vi满足式(3)时应将该数据舍去；
|Vi|＝|xi-x|≥g(n,a)×σ(x) (3)
式中，x为n次采集数据值的平均值，σ(x)为测量数据组的标准差，g(n,a)取决于测量次数n和显著性水平a，a取0.01或0.05，这表明当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性为95％或99％。
实施例
本实例的样区为一段时间内某个国控点每小时的数据，以及该国控点近邻的一个自建点数据。将国控监测站数据作为标准数据，分别对设备采集的PM2.5、PM10、SO2、CO、NO、O3共6个空气参数在温湿度、光照强度等不同条件下进行数据校准。实施例对国标数据进行改进谢别德插值，得到时间间隔为1小时的国标插值数据，使用国标插值数据作为模型学习的样本数据，对设备采集的6个空气参数进行数据校准，结果如表1所示。设备采样频率及采样分辨率为1-5分钟每次，除了6个空气参数，还可采集温度、湿度、光照强度等多个指标，校准流程示意图见图1所示。
表1
空气质 Boosting模 模型误差校准 误差在20％ 误差在50％
O<sub>3</sub> 89％ 3％ 86％ 98.8％
CO 85％ 0.005％ 100％ 100％
NO 99％ 2.5％ 96％ 100％
SO<sub>2</sub> 86％ 5％ 85.2％ 98％
PM2.5 99％ 1.2％ 97.8％ 99.6％
PM10 99％ 1.3％ 97.6％ 100％
本实施例实时校准的方法针对空气流动速度平缓的环境中较为适用。该环境下，空气的质量数据变化较为平缓，因而使用均值替代一段时间的测量值。本实施例的设备的测量误差与空气环境相关，在空气流动速度平缓的环境中，误差变化也较为平缓，因此可以根据前一个模型的误差来修正后一个模型的校准值。本方法考虑在空气流速平缓时，空气质量数据具有连续性，同时设备误差也具有连续性，每次等待最新时间段的采集数据进行训练，并计算模型误差，使用前一个模型的误差来校准后一个模型的数据。通过对实测数据进行模型验证，最终实验证明，该方法能够有效的降低设备误差，提高设备的准确率。

Claims (8)

1.一种基于AdaBoost训练模型的空气质量数据实时校准方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、初始化AdaBoost训练模型，将国标数据和设备采集的数据导入所述模型中，利用改进谢别德插值算法对所述国标数据进行处理，得到国标插值数据，国标插值数据的采样频率和分辨率均与设备采集的数据相等；
步骤二、将国标插值数据及设备采集的数据，置入构建好的Boosting模型进行建模；根据上一次Boosting模型中对样本数据集不断更新所分配的权重来进行训练，得到来自最低错误率的分类器的误差数据，将Boosting模型输出的数据进行校准，保留校准值；
步骤三、采集最新的国标数据以更新校准误差数据，并将更新的误差数据递送给下一次的Boosting模型，再对新的样本数据集不断更新所分配的权重，来进行训练出最低错误率的分类器，从而得出新的误差数据，从而实现气质量数据的实时校准。
2.根据权利要求1所述的基于AdaBoost训练模型的空气质量数据实时校准方法，其特征在于，步骤一中，所述Boosting模型使用基于单层决策树的AdaBoost训练模型，训练数据集输出校准值，单层决策树的训练时间复杂度为O(n*log(n)*d)，其中，n为训练集中的样本数，d为数据的维数，d取值为2。
3.根据权利要求1所述的基于AdaBoost训练模型的空气质量数据实时校准方法，其特征在于，步骤一中，建立AdaBoost训练模型时，利用多次实验得到的全部信息确定模型参数；误差error初始值定为0，将准确率和召回率作为不平衡数据集下度量模型表现的合理标准，每次模型使用的训练数据集大小z为230000条，误差影响率theta在0.4至0.9之间，每次校准数据量m设为15。
4.根据权利要求1所述的基于AdaBoost训练模型的空气质量数据实时校准方法，其特征在于，步骤一中，利用改进谢别德插值算法对采集的国标数据进行预测，应用最小二乘法求取每个节点的节函数，得到改进谢别德函数，如式(1)，(2)所示：
Figure FDA0002844464610000021
其中θk(x,y)的代表的意义如式(2)所示：
Figure FDA0002844464610000022
式中，Qk(x,y)为定义的采样点节函数，其中x,y分别为插值点的二维坐标，在此应用中表示检测时间及空气某气体质量，Rw定义为插值区域内节函数可以影像的半径，dk为待插点与其邻域内第k个点之间的距离。
5.根据权利要求4所述的基于AdaBoost训练模型的空气质量数据实时校准方法，其特征在于，步骤一中，使用牛顿插值法求得改进谢别德函数值数据，将插值后的国际数据及设备数据置入构建好的基于单层决策树的AdaBoost模型中，训练数据中的每一个样本，并赋予其一个权重构成向量D，然后迭代计算数据集的错误率，其中，本次样本的权重根据上一次分类的对错情况进行重新调整，将本次的错位率与已有的错误率不断比较而更新保留得到具有最小错误率的单层决策树；对于决策树算法，通过数据集样本的分析描述一个空气质量分类规则，根据决策树模型得到新数据分类结果；决策树策树的训练时间复杂度为O(n*log(n)*d)，其中n为训练集中的样本数，d为数据的维数，该应用模型中d取值为2。
6.根据权利要求1所述的基于AdaBoost训练模型的空气质量数据实时校准方法，其特征在于，步骤三中，使用格拉布斯准则对输出的校准数据结果进行处理，剔除每个样本数据中的异常值，并对结果取均值。
7.根据权利要求6所述的基于AdaBoost训练模型的空气质量数据实时校准方法，其特征在于，步骤三中，所述格拉布斯准则的测试过程为：若检测到异常值，则进行迭代测试直到没有检测到异常值，若某个测量值的残余误差的绝对值|Vi|＞Gg，则判断此值中有较大误差，应以剔除；若某测量值xi对应的残差Vi满足式(3)时应将该数据舍去；
|Vi|＝|xi-x|≥g(n,a)×σ(x) (3)
式中，x为n次采集数据值的平均值，σ(x)为测量数据组的标准差，g(n,a)取决于测量次数n和显著性水平a，a取0.01或0.05，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性为95％或99％。
8.一种基于AdaBoost训练模型的空气质量数据实时校准***，其特征在于，所述***包括数据采集装置、数据校准装置和数据输出装置，所述数据校准装置中，采用了权利要求1至7任一项所述的基于AdaBoost训练模型的空气质量数据实时校准方法。
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