近些年,我國(guó)在工業(yè)化、城鎮(zhèn)化取得巨大進(jìn)步的同時(shí),工業(yè)文明和城市發(fā)展也對(duì)生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了巨大的影響。隨著各個(gè)地區(qū)“霧霾”的頻繁爆發(fā),空氣質(zhì)量問(wèn)題引起了人們的高度關(guān)注。以可吸入顆粒物、二氧化硫、氮氧化合物等為主要污染物的空氣質(zhì)量問(wèn)題日趨嚴(yán)重,這些暴露在大氣中的污染物在對(duì)公眾健康產(chǎn)生影響的同時(shí)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展也產(chǎn)生了制約。在此現(xiàn)狀下,本文以北京區(qū)域內(nèi)的空氣質(zhì)量為研究對(duì)象,通過(guò)對(duì)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù),進(jìn)行影響因素分析,提出采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間和空間影響因素的提取,并提出采用時(shí)間和空間預(yù)測(cè)模型結(jié)合的方法進(jìn)行空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)。首先,通過(guò)皮爾遜相關(guān)系數(shù)計(jì)算各污染物濃度之間的相關(guān)性,并從時(shí)間和空間維度上分別分析氣象因素和地理因素對(duì)各污染物的影響。其次,針對(duì)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)具有空間異質(zhì)性,提出采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),將各污染物所在的各個(gè)站點(diǎn)抽象到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)上,同時(shí)各污染物濃度在空間上的傳播抽象到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的邊和邊的權(quán)重上,抽象出空間維度的交互網(wǎng)絡(luò),表示出空間上其他站點(diǎn)對(duì)預(yù)測(cè)站點(diǎn)的空間影響。再次,采用極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)將氣象數(shù)據(jù)和空間影響數(shù)據(jù)作為輸入,建立空間... 

【文章來(lái)源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第2章 理論依據(jù)與技術(shù)知識(shí)
    2.1 空氣質(zhì)量指數(shù)
        2.1.1 空氣質(zhì)量指數(shù)計(jì)算
        2.1.2 空氣質(zhì)量等級(jí)劃分
    2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論
        2.2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)特性
    2.3 極限學(xué)習(xí)機(jī)模型
        2.3.1 基本型極限學(xué)習(xí)機(jī)的結(jié)構(gòu)
        2.3.2 極限學(xué)習(xí)機(jī)的計(jì)算過(guò)程
    2.4 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型
        2.4.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及特征
        2.4.2 LSTM理論分析
    2.5 本章小結(jié)
第3章 因素分析及數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.1 主要因素分析
        3.1.1 氣象因素相關(guān)特征
        3.1.2 地理因素相關(guān)特征
    3.2 區(qū)域內(nèi)監(jiān)測(cè)站特征分析
        3.2.1 監(jiān)測(cè)站之間距離的處理
        3.2.2 監(jiān)測(cè)站之間風(fēng)向的處理
        3.2.3 主要空氣污染物之間的關(guān)系
    3.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理
        3.3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
        3.3.2 數(shù)據(jù)缺失值處理
        3.3.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域空氣質(zhì)量建模的研究
    4.1 空氣質(zhì)量模型框架
    4.2 空氣質(zhì)量模型的表征方式
        4.2.1 監(jiān)測(cè)站屬性表征
        4.2.2 交互關(guān)系屬性表征
        4.2.3 交互強(qiáng)度屬性表征
    4.3 基于ELM的空間預(yù)測(cè)模型
        4.3.1 空間預(yù)測(cè)模型指標(biāo)選取
        4.3.2 空間復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)生成
        4.3.3 空間預(yù)測(cè)模型建立
    4.4 基于LSTM模型的時(shí)間預(yù)測(cè)模型
        4.4.1 時(shí)間預(yù)測(cè)模型指標(biāo)選取
        4.4.2 時(shí)間復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)生成
        4.4.3 時(shí)間預(yù)測(cè)模型建立
    4.5 協(xié)同訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型的建立
    4.6 本章小結(jié)
第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
    5.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    5.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        5.4.1 空間模型的預(yù)測(cè)結(jié)果分析
        5.4.2 時(shí)間模型的預(yù)測(cè)結(jié)果分析
        5.4.3 協(xié)同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：2911692