【摘要】：空氣質(zhì)量水平與人們的生產(chǎn)生活息息相關(guān)。《2018全球環(huán)境績效指數(shù)報(bào)告》中顯示,中國的環(huán)境質(zhì)量在全球180個(gè)國家地區(qū)中排名177位,空氣污染問題是當(dāng)下亟待解決的問題之一。為有效開展下一步空氣污染治理工作,需要對空氣污染數(shù)據(jù)進(jìn)行深入研究,探尋其發(fā)展趨勢和變化特征。科學(xué)合理地對空氣質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)和分類,為改善城市空氣質(zhì)量提供合理有效的建議。本文研究樣本為全國31個(gè)省會(huì)城市2013年12月1日至2018年12月28日的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)與天氣數(shù)據(jù)。采用缺失森林填補(bǔ)法對原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)插補(bǔ),使用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法從時(shí)間維度對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入研究,建立多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型對31個(gè)城市空氣質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)和分類,并從多角度進(jìn)行模型性能度量。本文的主要研究工作有:(1)對空氣質(zhì)量整體情況分析并分年度統(tǒng)計(jì)首要污染物。發(fā)現(xiàn)空氣質(zhì)量指數(shù)較高的城市多為北方城市,且季節(jié)波動(dòng)較大。2016年之后,_3O逐漸取代PM_(2.5)成為一些城市的首要污染物。(2)根據(jù)污染物數(shù)據(jù)對省會(huì)城市進(jìn)行聚類,并對典型城市空氣質(zhì)量進(jìn)行時(shí)間維度分析。使用主成分分析與層次聚類相結(jié)合的方法,將31個(gè)省會(huì)城市劃分為3類,并選出典型城市南寧、北京、鄭州。自2014年以來,空氣質(zhì)量指數(shù)年均值呈下降趨勢,全年空氣達(dá)標(biāo)天數(shù)均在2018年達(dá)到最高。北京的AQI月均值在每年的5-7月呈現(xiàn)反彈趨勢,這是由于北京市5-7月份_3O均值達(dá)到最高值,且為占比最高的首要污染物。AQI均值在周內(nèi)各天均值并無明顯差異,周變量不是影響空氣質(zhì)量指數(shù)的關(guān)鍵因素。(3)為避免AQI單指標(biāo)評價(jià)的片面性,本文綜合考慮污染物質(zhì)量濃度、天氣以及周期等因素,選取三種機(jī)器學(xué)習(xí)方法對空氣質(zhì)量等級(jí)進(jìn)行分類預(yù)測并進(jìn)行模型優(yōu)選。從算法預(yù)測精度來看,隨機(jī)森林相比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了4.18%,GBDT算法相比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了4.55%,預(yù)測精度達(dá)到了98.89%;從模型的運(yùn)行時(shí)間來看,隨機(jī)森林模型相比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)減少了61.766s,GBDT模型相比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)減少了66.964s;從宏查全率、宏查準(zhǔn)率以及宏觀F1指標(biāo)來看,GBDT算法均有較好的表現(xiàn)。可以將GBDT算法有效用于空氣質(zhì)量等級(jí)分類。
【學(xué)位授予單位】：山西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：C81
【圖文】：

圖 2.1 神經(jīng)元模型示意圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值與激活函數(shù)的選擇有很大的關(guān)系，通常引入非線性函數(shù)作為激活函數(shù)，實(shí)現(xiàn)非線性問題到線性問題的轉(zhuǎn)化。單個(gè)神經(jīng)元 k 可以表示為如下公式2.1：1( )mk ik iik k ku w xy f u b ． （2.1）式 2.1 中， ( 1, )ix i m為輸入信號(hào)； ( 1, )ikw i m為神經(jīng)元的連接權(quán)值；kb 為單個(gè)神經(jīng)元的偏置；ku 為輸出值的加總； f ( )為激活函數(shù)；ky 為輸出信號(hào)。2.1.2 反饋網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)元結(jié)構(gòu)模型反饋網(wǎng)絡(luò)中最基礎(chǔ)的形式為單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層和輸出層兩個(gè)層次構(gòu)成。前者負(fù)責(zé)接收輸入信號(hào)，后者負(fù)責(zé)對輸出結(jié)果進(jìn)行處理。多層反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則增加了中間層結(jié)構(gòu)，其結(jié)構(gòu)如圖 2.2 所示：

圖 2.2 多層網(wǎng)絡(luò)示意圖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，所有節(jié)點(diǎn)都能進(jìn)行信號(hào)的處理，既能感受到輸入端電以進(jìn)行計(jì)算結(jié)果的輸出。經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理網(wǎng)絡(luò)采用最快速度下降法[40]的學(xué)習(xí)規(guī)則，通過網(wǎng)絡(luò)反向傳播結(jié)果閾值的調(diào)整，使網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差值逐漸降低。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由兩個(gè)前向傳播與誤差的逆向反饋。在前向傳播過程中，系統(tǒng)首先接收。經(jīng)過中間層的計(jì)算加工之后，傳入輸出層，并進(jìn)行計(jì)算結(jié)果的神經(jīng)元之間的連接權(quán)值是不變的。反向傳播過程是按照前向傳播的反方向?qū)ο到y(tǒng)中每層的連接權(quán)重整。在這兩個(gè)過程的交替工作之后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練各神經(jīng)元參練。號(hào)的前向傳播過程：

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本文編號(hào)：2720226