本文關(guān)鍵詞：基于支持向量回歸機(jī)的PM2.5濃度預(yù)測模型分析與研究

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【摘要】：近年來,霧霾天氣越來越大范圍和頻繁的發(fā)生,其嚴(yán)重影響人們的身體健康和人們的正常生活,其中又以霧霾的主要產(chǎn)生原因即細(xì)微顆粒物PM2.5更是人們關(guān)心的熱點(diǎn)話題；尤其在每年冬季中國大部分城市都會(huì)遇到霧霾高頻發(fā)高峰期,在霧霾天氣中PM2.5濃度很高,對人的身體造成危害會(huì)更加嚴(yán)重,其增加呼吸道感染的風(fēng)險(xiǎn)和加重心肺疾病、心腦血管病等癥狀；空氣質(zhì)量問題不僅給人類健康造成了嚴(yán)重影響,同時(shí)對人們的生活出行造成困惱。隨著人們的生活質(zhì)量不斷提高,不僅對健康意識有所提高,也迅速提高了對空氣質(zhì)量的關(guān)心度。在空氣質(zhì)量狀況日益嚴(yán)峻的情況下,只進(jìn)行空氣質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)測和發(fā)布往往滿足不了人們的需求。對空氣質(zhì)量未來狀態(tài)的變化趨向進(jìn)行探究,展開空氣質(zhì)量監(jiān)測、預(yù)報(bào)任務(wù),對空氣污染的防預(yù)治理和人們的健康、生活都有著重大現(xiàn)實(shí)意義�；谏鲜鰡栴}研究背景本文所研究就是針對空氣質(zhì)量的重要指標(biāo)之一細(xì)微顆粒物PM2.5濃度建立預(yù)測模型；以便對這項(xiàng)影響到人們正常生活的污染物濃度做出精確預(yù)報(bào),提供未來某段時(shí)間的細(xì)微顆粒物濃度信息。本文研究的主要內(nèi)容為：首先,主要介紹了網(wǎng)頁爬蟲程序涉及的相關(guān)技和具體的程序?qū)崿F(xiàn)過程,該程序能夠自動(dòng)獲取一些實(shí)時(shí)公布的污染物濃度數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)；同時(shí)也介紹了程序具體編碼實(shí)現(xiàn)中遇到的技術(shù)難題和解決方法。其次,探究影響細(xì)微顆粒物PM2.5濃度的關(guān)鍵因素,詳細(xì)的分析了PM2.5與影響因素之間的相關(guān)性；同時(shí)又考慮到本文抓取是實(shí)時(shí)發(fā)布的時(shí)序序列數(shù)據(jù),顯然過去的污染物濃度和氣象條件狀態(tài)對未來PM2.5濃度變化會(huì)有滯后性影響,因此在本文中利用了自回歸滯后模型相關(guān)理論分析了各個(gè)影響因素滯后性對PM2.5濃度變化影響,確定了各個(gè)因素的滯后期階數(shù),以便更好的選擇輸入特征向量,這為建立模型確定輸入特征提供了有力基礎(chǔ)。然后,系統(tǒng)性的闡述了本文所用的核心算法支持向量回歸機(jī)相關(guān)知識及算法思想。支持向量機(jī)是一種較流行的分類技術(shù),有著扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ),并在許多實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)了不錯(cuò)的實(shí)踐效用。起初支持向量機(jī)的應(yīng)用是應(yīng)用在分類問題上,后來人們對其進(jìn)一步拓展到回歸應(yīng)用問題中,也就出現(xiàn)了支持向量回歸機(jī),并在數(shù)據(jù)預(yù)測領(lǐng)域開辟了新的途徑。最后,本文詳細(xì)描述了建立預(yù)測模型的步驟,分析試驗(yàn)結(jié)果,并根據(jù)評價(jià)指標(biāo)檢驗(yàn)預(yù)測效果。本文在數(shù)據(jù)庫中選取了自2015年7月1日至2015年12月28日成都市的PM2.5濃度、其他空氣污染物濃度以及天氣因素等歷史每小時(shí)數(shù)據(jù),經(jīng)過相關(guān)性分析和滯后性分析之后,確定各個(gè)影響因素的滯后期階數(shù)；再利用支持向量回歸機(jī)算法建立單步預(yù)測模型,在模型調(diào)整合適的參數(shù)下,考慮到各因素的滯后階數(shù)不同,模型輸入向量個(gè)數(shù)會(huì)有所不同,從而對模型預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生影響,因此對多種滯后期階數(shù)的選擇給模型帶來效果差異進(jìn)行分析與比較；試驗(yàn)結(jié)果表明在不考慮影響因素滯后性比考慮滯后性的預(yù)測效果要差,同時(shí)考慮的滯后階數(shù)為2、3期時(shí)預(yù)測效果最好,而且滯后階數(shù)越長預(yù)測效果也逐漸變差。在做單步預(yù)測時(shí),考慮滯后階數(shù)為二期時(shí),模型評價(jià)指標(biāo)MSE值為16.6,R2值為0.9667,MAPE值為0.0522；不考慮滯后性時(shí),模型評價(jià)指標(biāo)MSE值為23.41,R2值0.9533,MAPE值為0.0628。整體上利用支持向量回歸機(jī)模型對PM2.5濃度的單步預(yù)測效果還是比較理想。之后,在基于單步預(yù)測的基礎(chǔ)上,以最佳的滯后階數(shù)建立了多步預(yù)測模型,并對多步預(yù)測的結(jié)果做了綜合比較分析；由于在進(jìn)行多步預(yù)測時(shí),每步預(yù)測都需要上次預(yù)測的輸出作為輸入,所以在這種迭代的過程中,上一次的預(yù)測結(jié)果會(huì)影響在接下來時(shí)間點(diǎn)的預(yù)測結(jié)果,誤差也就會(huì)逐步積累直到最后,預(yù)測效果逐步減弱。結(jié)果分析顯示,利用支持向量回歸機(jī)(SVR)建立預(yù)測模型能精確地預(yù)測未來時(shí)段的PM2.5濃度,并有著較高的推廣能力。
【關(guān)鍵詞】：PM2.5 網(wǎng)頁爬蟲 滯后性 SVR 預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：X51;TP18
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1. 緒論10-18
• 1.1 研究背景和意義10-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 細(xì)微顆粒物與氣象條件關(guān)系研究12-13
• 1.2.2 空氣質(zhì)量預(yù)測研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3 本文研究內(nèi)容16-17
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排17-18
• 2. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備18-42
• 2.1 網(wǎng)頁抓爬程序?qū)崿F(xiàn)過程18-23
• 2.1.1 程序?qū)崿F(xiàn)的技術(shù)18-22
• 2.1.2 程序?qū)崿F(xiàn)的過程22-23
• 2.2 網(wǎng)頁抓取過程遇到問題及解決方案23-27
• 2.2.1 亂碼問題23-24
• 2.2.2 IP封鎖問題24-27
• 2.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)27-29
• 2.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理29
• 2.5 數(shù)據(jù)相關(guān)分析29-38
• 2.5.1 相關(guān)理論30-31
• 2.5.2 相關(guān)性分析結(jié)果31-38
• 2.6 數(shù)據(jù)序列滯后期分析38-41
• 2.6.1 相關(guān)理論38-39
• 2.6.2 滯后期估計(jì)分析結(jié)果39-41
• 2.7 本章小結(jié)41-42
• 3. 支持向量機(jī)介紹42-49
• 3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論42-43
• 3.2 支持向量機(jī)43-46
• 3.3 支持向量回歸機(jī)46-48
• 3.4 本章小結(jié)48-49
• 4. 預(yù)測模型設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)分析49-58
• 4.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)49-50
• 4.2 試驗(yàn)評測指標(biāo)50-51
• 4.3 試驗(yàn)環(huán)境和步驟51
• 4.4 單步預(yù)測51-54
• 4.4.1 參數(shù)和特征選擇51-52
• 4.4.2 建立模型和試驗(yàn)結(jié)果分析52-54
• 4.5 多步預(yù)測54-56
• 4.6 本章小結(jié)56-58
• 5. 總結(jié)與展望58-60
• 5.1 總結(jié)58-59
• 5.2 展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 致謝64-65

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3 鐘和;;PM2.5:環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測新對象[J];金秋;2012年05期

4 ;《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》二次公開征求意見環(huán)境保護(hù)部擬制定PM2.5標(biāo)準(zhǔn)[J];油氣田環(huán)境保護(hù);2011年06期

5 李鴻雁;;聚焦PM2.5——部分防治措施加深關(guān)聯(lián)汽車行業(yè)[J];商用汽車;2012年02期

6 張凌艷;;環(huán)境空氣PM2.5的監(jiān)測與分析[J];資源節(jié)約與環(huán)保;2013年10期

7 侯立安;;綠色建筑人居環(huán)境PM2.5的污染防控對策[J];中國建設(shè)信息;2013年15期

8 陳希;;從辯證唯物主義自然觀看PM2.5的監(jiān)測[J];經(jīng)營管理者;2013年30期

9 劉志鋒;李偉;;機(jī)動(dòng)車PM2.5排放特性研究[J];汽車工業(yè)研究;2014年02期

10 王海濱;;不排放PM2.5 “氣車”為何仍替代不了汽車?[J];環(huán)境與生活;2012年07期

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1 劉宏斌;;PM2.5的危害與防治[A];第二十屆海峽兩岸及香港、澳門地區(qū)職業(yè)安全健康學(xué)術(shù)研討會(huì)暨中國職業(yè)安全健康協(xié)會(huì)2012學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2012年

2 吳東儀;周嵐;舒美;馬新東;;北京市PM2.5濃度變化特征與體育鍛煉[A];第二十三屆全國高校田徑科研論文報(bào)告會(huì)論文專輯[C];2013年

3 吳軍平;;PM2.5排放與環(huán)保及健康的分析[A];中國水泥協(xié)會(huì)環(huán)保和資源綜合利用專業(yè)委員會(huì)成立大會(huì)會(huì)議文集[C];2011年

4 田剛;;北京市大氣環(huán)境PM_(2.5)有關(guān)問題探討[A];2012北京園林綠化與宜居城市建設(shè)[C];2012年

5 張寶貴;曹建新;戴瑋;孫麗華;;北京、北戴河pm2.5的統(tǒng)計(jì)特征以及與氣象要素的關(guān)系[A];創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展 提高氣象災(zāi)害防御能力——S16第二屆城市氣象論壇——災(zāi)害·環(huán)境·影響·應(yīng)對[C];2013年

6 李恬;王宏;趙天良;;不同霾日判別標(biāo)準(zhǔn)對山東霾日特征的對比分析[A];第31屆中國氣象學(xué)會(huì)年會(huì)S6 大氣成分與天氣、氣候變化[C];2014年

7 王京麗;張遠(yuǎn)航;邵敏;曾立民;;北京市PM2.5質(zhì)量濃度與能見度關(guān)系初探[A];中國氣象學(xué)會(huì)2005年年會(huì)論文集[C];2005年

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9 柯小民;張麗麗;;有效減少PM2.5排放的凝聚型靜電除塵技術(shù)的試驗(yàn)研究[A];第十四屆中國電除塵學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2011年

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2 牛寒婷;中國電影：如何遠(yuǎn)離文化PM2.5[N];中國藝術(shù)報(bào);2013年

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4 記者 吳華國;汽車企業(yè)應(yīng)為降低城鎮(zhèn)PM2.5擔(dān)當(dāng)責(zé)任[N];經(jīng)濟(jì)參考報(bào);2012年

5 本報(bào)記者 吳兆U啞√，

本文編號：743061