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基于Stacking集成学习的高精度颗粒物数量浓度预测方法、装置、设备、存储介质和程序产品

张小乐、蹇姚宇蝶、成宇恒、张祺
清华大学

摘要

本公开涉及一种基于Stacking集成学习的高精度颗粒物数量浓度预测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括:获得待处理数据,其中,所述待处理数据包括环境数据和社会经济数据;将所述待处理数据输入预先训练的堆叠集成模型,其中,所述堆叠集成模型的第一层包括至少两个预选基学习器,所述堆叠集成模型的第二层包括元学习器;通过所述至少两个预选基学习器分别对所述待处理数据进行处理,得到颗粒物数量浓度的至少两项初步预测结果;通过所述元学习器对所述至少两项初步预测结果进行处理,得到颗粒物数量浓度预测结果。本公开能够降低颗粒物数量浓度的监测成本,提高颗粒物数量浓度监测的空间覆盖率和实时性。

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