【摘要】：空氣質(zhì)量的好壞與人們的日常生活和身體健康密切相關(guān)。本文通過網(wǎng)絡(luò)等各種渠道收集整理了我國31個主要城市近四年來的日空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI),借助它們來對這些城市的空氣質(zhì)量狀況進(jìn)行聚類分析。然后以烏魯木齊為代表,依據(jù)其AQI和相關(guān)氣象數(shù)據(jù)建立時間序列模型、多元線性回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并進(jìn)行預(yù)測和評價,得到若干有意義的結(jié)論。本文主要工作如下:首先,計算了我國31個主要城市2013年10月至2017年10月AQI的季度季節(jié)指數(shù)及月度季節(jié)指數(shù),并對其進(jìn)行了描述性統(tǒng)計分析。再根據(jù)31個城市的季度平均指數(shù)及月度平均指數(shù)分別應(yīng)用層次聚類法和K-Means聚類法進(jìn)行聚類分析。在此基礎(chǔ)上,應(yīng)用改進(jìn)的K-Means聚類法:PAM聚類法對31個城市AQI的季度平均指數(shù)進(jìn)行聚類,聚類結(jié)果顯示分類的準(zhǔn)確率達(dá)到97.01%。其次,通過綜合比較分析,本文以烏魯木齊為代表進(jìn)行研究。選取烏魯木齊2013年10月28日至2017年10月31日數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集,2017年11月1日至2017年12月31日數(shù)據(jù)為預(yù)測集。應(yīng)用訓(xùn)練集,對單變量的AQI序列進(jìn)行建模,構(gòu)建時間序列模型ARMA(2,2)。再次,在借鑒其他學(xué)者研究方法的基礎(chǔ)上,從AQI與氣象因子相關(guān)的角度出發(fā),收集可能影響AQI的相關(guān)氣象數(shù)據(jù),結(jié)合訓(xùn)練集構(gòu)建多元線性回歸模型及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。最后,針對預(yù)測集,利用上面建立的ARMA(2,2)、多元線性回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個模型給出AQI的預(yù)測值,再分別計算三個模型的對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化均方誤差(NMSE),通過對比選擇最優(yōu)模型。本文研究結(jié)果顯示:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對AQI的預(yù)測結(jié)果相對最為精確可靠。
【圖文】：

杭州2013-2017年每日AQI序列時序圖

杭州2013-2017年每日AQI序列分解圖
【學(xué)位授予單位】：云南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：X51;O212.1

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本文編號：2612141