大氣是整個人類在生存成長過程中賴以為生的環(huán)境元素之一.然而,隨著現(xiàn)代工業(yè)在二十世紀的飛速發(fā)展,以及世界人口的急劇增長,人們對煤炭和石油的消耗越來越大,而這些能源燃料在燃燒的過程中,產(chǎn)生了大量的化學物質(zhì).其中,以廢氣和煙塵等形式排放到大氣中的污染物數(shù)量與日俱增,逐漸超過了大氣環(huán)境所能承載的容量,對人們的生活生產(chǎn)和身體健康等方面產(chǎn)生了嚴重的影響.本文探討了一種基于變分模態(tài)分解(variational mode decomposition,VMD)的新型混合預測模型.我們以甘肅省蘭州市為例,收集了 2016年全年366天的大氣污染數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù),并應用本文所提模型分別對污染指數(shù)PM2.5和PM10進行了建模分析及預測.首先,本文使用VMD分解技術(shù)在數(shù)據(jù)預處理階段用于分解和重構(gòu)數(shù)據(jù).其次,在優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值和閾值時,本文選取了一種基于自適應粒子群算法的蟻群算法.最后,對預測結(jié)果進行了多種方式的比較分析.實驗結(jié)果顯示本文所提出的混合預測模型相比于其他單一或組合模型,精度較高,基本擬合了大氣顆粒物濃度變化的趨勢和波動.
【學位單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：X513;F224
【部分圖文】：

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本文編號：2814168