隨著我國社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展,化石燃料的消耗量不斷上升,導(dǎo)致我國大部分城市空氣污染日趨嚴重,霧霾天氣增多,對社會、經(jīng)濟、居民健康及環(huán)境造成了嚴重影響。在這一背景下,社會對空氣質(zhì)量相關(guān)信息的需求越來越高。大多數(shù)關(guān)于空氣污染的研究都集中在空氣污染對健康的影響,雖然近幾年有關(guān)空氣污染物濃度預(yù)測的研究逐漸增多,但這些研究大部分集中在單個污染物濃度的預(yù)測及提高預(yù)測精度方面,很少有研究從應(yīng)用的角度分析污染和建立合理的預(yù)警系統(tǒng)�；谏鲜霈F(xiàn)狀,本文構(gòu)建了一個由混合預(yù)測模型和模糊綜合評估兩模塊組成的空氣污染早期預(yù)警系統(tǒng),其目的是預(yù)測空氣污染物濃度,并根據(jù)預(yù)測濃度評估空氣質(zhì)量。預(yù)警系統(tǒng)的評估結(jié)果可用于指導(dǎo)人類生產(chǎn)和生活,避免空氣污染帶來更多危害。從預(yù)警系統(tǒng)的框架來看,該系統(tǒng)主要包括兩個模塊:即基于二次去噪及多目標(biāo)優(yōu)化的空氣污染濃度預(yù)測模塊和基于模糊綜合評判空氣質(zhì)量評估模塊。在空氣污染預(yù)測模塊中我們提出了一種新的混合預(yù)測模型,該模型結(jié)合了二次去噪思想和多目標(biāo)優(yōu)化算法和一個新的預(yù)測算法,通過減少原始序列中的噪聲信息及優(yōu)化預(yù)測模型的參數(shù)提高空氣污染濃度預(yù)測的精確性。在第二模塊中我們提出了空氣質(zhì)量模糊綜合評估體系,... 

【文章來源】：東北財經(jīng)大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１本文結(jié)構(gòu)圖??

４．５北京空氣污染的預(yù)測及空氣質(zhì)量的評估??本實驗由兩部分組成，第一部分是測試所提出的混合模型的預(yù)測能力，并??與對比模型進行比較；第二部分是根據(jù)混合模型的預(yù)測結(jié)果進行模糊綜合評估。??４．５．１預(yù)測模型的比較??為了證明提出的混合模型的預(yù)測能力（ＳＳＡ－ＥＥＭＤ－ＭＯＡＬＯ－Ｌ＾ＲＦＥＬＭ，??ＳＥＭＲ），選擇以下幾個模型作為對比模型ＳＳＡ－ＥＥＭＤ－ＭＯＡＬＯ－ＥＬＭ?（ＳＥＭＥ）、??ＥＥＭＤ－Ｍ０ＡＬ０－Ｌ２，１ＲＦＥＬＭ?（ＥＭＲ）、ＭＯＡＬＯ－ＬｊＲＦＥＬＭ?（ＭＲ）、Ｌ２ＪＲＦ－ＥＬＭ、??ＡＲＩＭＡ和ＢＰＮＮ。其中，ＢＰＮＮ主要的對比對象為Ｌ２，，ＲＦ－ＥＬＭ，旨在證明??ＬｕＲＦ－ＥＬＭ的預(yù)測性能優(yōu)于ＢＰＮＮ。??３７??

基于二次去噪及多目標(biāo)優(yōu)化的混合模型在空氣污染預(yù)警系統(tǒng)中的研究及應(yīng)用??每個模型的訓(xùn)練集都是從２０１７年１月１日到２０１７年５月２５日，測試集從２０１７??年５月２６日到２０１７年７月１日。用所選擇的五個評價指標(biāo)評估每個模型的預(yù)測??性能，評估結(jié)果在圖４－２的部分Ｄ中給出。此外，圖４－２顯示了混合模型預(yù)測北京??ＰＭ２．５、ＰＭ１（）和ＣＯ濃度的預(yù)測結(jié)果，其中Ａ部分給出了?ＰＭ２．５的預(yù)測值、ＰＭ２．５??的真實測量值及預(yù)測誤差的折線圖；Ｂ部分和Ｃ部分分別是ＰＭ，〇和ＣＯ的預(yù)測信??息。從圖４－２中可以看出，三條預(yù)測誤差線均接近于０，且波動幅度小。??Ｐａｒｔ?Ａ：?ＳＥＭＲ模型預(yù)濺北京ＰＭ濃度的結(jié)果?Ｐａｒｔ?Ｂ：?ＳＥＭＲ模型預(yù)潲北京ＣＯ濃度的結(jié)果??

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3113749