【摘要】：十九大報告中強調(diào)要持續(xù)進行空氣污染防治攻堅行動,要打贏藍天保衛(wèi)戰(zhàn),并且努力使人民群眾對美麗生態(tài)環(huán)境抱有更多獲得感和幸福感。在這樣的背景下,對空氣環(huán)境質(zhì)量進行有效地評估是對空氣污染防治行動做出的積極響應(yīng),同樣也是檢驗空氣污染防治工作好壞的一項重要標準。因此,在經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展格局下對空氣質(zhì)量進行高精度評價具有重要的指導(dǎo)意義。為了實現(xiàn)對空氣質(zhì)量的高精度評價,并考慮到模型的優(yōu)缺點以及組合模型權(quán)重求解的可行性。選用統(tǒng)計學(xué)中的穩(wěn)健性較好的Logistic回歸模型和非統(tǒng)計學(xué)中的訓(xùn)練速度及精度較高的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。首先,結(jié)合空氣質(zhì)量標準等級和江西省空氣環(huán)境污染物濃度值的實際情況將空氣質(zhì)量標準等級分為五級,并在五個空氣質(zhì)量標準等級內(nèi)隨機生成100組數(shù)據(jù)以滿足模型訓(xùn)練的要求,同時運用因子分析法對污染物指標進行選取,保證所選取出的關(guān)鍵污染物指標在所屬類別中對最終評價結(jié)果影響最顯著,能降低低濃度值的污染物對最終評價結(jié)果的影響,也避免了人為選取指標的主觀性。然后,通過研究實際情況下空氣質(zhì)量污染物濃度值的范圍及分布趨勢,提出Logistic回歸模型并進行修正,通過軟件1stOpt中的遺傳算法對Logistic回歸模型參數(shù)進行優(yōu)化,最終得到修正Logistic回歸模型并通過了擬合模型檢驗以及模型參數(shù)的檢驗;其次在MATLAB中用100組數(shù)據(jù)對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練達到精度要求后收斂。最后,采用線性規(guī)劃法對兩單一模型進行組合,組合模型通過有效性和相關(guān)性檢驗后將組合模型的評價結(jié)果與單一模型的評價結(jié)果進行對比得知組合模型在穩(wěn)健性和精度均占優(yōu),據(jù)此提出基于修正Logistic—RBF網(wǎng)絡(luò)組合模型。通過對江西省空氣質(zhì)量進行實例分析,并與單一模型以及常規(guī)評價方法的結(jié)果進行對比。結(jié)果表明:組合模型得出的評價結(jié)果與常規(guī)方法的評價結(jié)果驚人的一致,說明了組合模型的適用性,另組合模型的精度和穩(wěn)健性都要高于單一模型且得到的評價結(jié)果是連續(xù)的實數(shù)值,解決了常規(guī)評價方法對空氣質(zhì)量進行評價時結(jié)果的不相容問題,即可以對傳統(tǒng)評價方法得出的同一等級內(nèi)的區(qū)域進行比較。因此,本文提出的是一種新的空氣質(zhì)量評價方法,具有廣泛的應(yīng)用價值。
【圖文】：

研究思路

圖 3-1 算法流程圖通過最終優(yōu)化得到的參數(shù) 和jc ，，代入函數(shù)得到修正后的Logistic 模型然后將實際測得樣本值代入即可得修正后 Logistic 模型對空氣環(huán)境質(zhì)量評價的結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：江西財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：X51;X823

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本文編號：2699927