發(fā)布時(shí)間：2017-12-18 02:19

  本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PM2.5質(zhì)量濃度預(yù)測研究

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【摘要】：目前我國已經(jīng)進(jìn)入了后工業(yè)化的時(shí)代,但與之相隨而來的是環(huán)境與發(fā)展的極度不和諧,環(huán)境在發(fā)展過程中受到了巨大的破壞,尤其表現(xiàn)在我們賴以生存的空氣、土壤、水等方面。近些年,空氣質(zhì)量急劇惡化,霧霾以越來越高的頻率、越來越大的范圍出現(xiàn)在全國各地,通過呼吸系統(tǒng)對人體健康造成嚴(yán)重的危害。而隨著生活水平的提高,人們對于環(huán)境的關(guān)注越來越高,對于自己生活區(qū)域的環(huán)境質(zhì)量的要求也隨之升高,空氣質(zhì)量成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)問題。本文以此為出發(fā)點(diǎn),對我國現(xiàn)有累積的大量歷史空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,尋找PM2.5與其他空氣污染物間的非線性關(guān)系,針對PM2.5小區(qū)域范圍內(nèi)質(zhì)量濃度差距大、民眾難以及時(shí)得到預(yù)報(bào)信息等問題,對PM2.5每小時(shí)的質(zhì)量濃度進(jìn)行預(yù)測。本文主要完成的工作如下：(1)根據(jù)PM2.5的形成原因,分析可以引起其質(zhì)量濃度變化的因素,建立數(shù)學(xué)模型�？扇敕晤w粒物PM2.5的成因復(fù)雜,組成成分包含直接排放的一次粒子以及由光化學(xué)反應(yīng)形成的二次粒子,主要包括有機(jī)碳、元素碳、土壤塵、硫酸銨或亞硫酸銨、硝酸銨、銨鹽、半揮發(fā)性有機(jī)物等。結(jié)合監(jiān)測站所監(jiān)測空氣污染物,最終選取CO、N02、03-1、03-8、S02、PM10六種污染物,作為PM2.5質(zhì)量濃度的影響因子。(2)獲取空氣環(huán)境污染物歷史監(jiān)測數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。在監(jiān)測數(shù)據(jù)中,會(huì)出現(xiàn)偶然的異常數(shù)據(jù)條,比如監(jiān)測值全為零的空數(shù)據(jù)。在使用數(shù)據(jù)前需要對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除,以免影響之后的預(yù)測結(jié)果。對剔除后數(shù)據(jù)的進(jìn)行歸一化處理,讓不同數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)在一個(gè)范圍內(nèi)取值,避免由于數(shù)量級(jí)的差距產(chǎn)生的預(yù)測誤差。對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分,以合適的比例將其分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集。選擇合適的預(yù)測分析工具,由于本研究中需要對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行高速、高效的矩陣運(yùn)算處理,故選擇Matlab作為主要工具。(3)研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理、執(zhí)行流程、參數(shù)設(shè)置、運(yùn)算過程,使用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)進(jìn)行預(yù)測。通過經(jīng)驗(yàn)公式以及試錯(cuò)法確定該網(wǎng)絡(luò)的最佳隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù),設(shè)計(jì)最佳網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；根據(jù)函數(shù)的適用范圍,選擇合適的傳遞函數(shù)、訓(xùn)練函數(shù)、學(xué)習(xí)函數(shù)。使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束后,使用sim()函數(shù)以及測試集對訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試預(yù)測。最后,將網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì),計(jì)算其預(yù)測結(jié)果的可接受度、相對誤差,分析網(wǎng)絡(luò)性能、優(yōu)缺點(diǎn)。(4)針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn),提出改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使用模糊系統(tǒng)、遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。模糊系統(tǒng)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模糊化處理,即模糊其網(wǎng)絡(luò)輸入及連接權(quán)值,明晰網(wǎng)絡(luò)的推理過程,解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解問題時(shí)的黑箱特性。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入／輸出作為模糊系統(tǒng)的輸入／輸出,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含節(jié)點(diǎn)表示隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則。遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始連接權(quán)進(jìn)行優(yōu)化,提高網(wǎng)絡(luò)的全局搜索能力、收斂速度,解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最小的問題。該算法需要根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)化目標(biāo),選擇與其相匹配的個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)以及進(jìn)行遺傳操作的方法,最終,將最優(yōu)的初始連接權(quán)賦值給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。(5)在Matlab下編寫完整的優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的.m程序,將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練、測試。分別對擬合結(jié)果以及測試結(jié)果進(jìn)行分析,在保證網(wǎng)絡(luò)沒有出現(xiàn)過擬合的情況下,對三種方法的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、對比分析。數(shù)據(jù)結(jié)果表明,使用遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在PM2.5質(zhì)量濃度預(yù)測上的表現(xiàn)最佳,提高了預(yù)測結(jié)果的精確度,降低了其誤差率。
【學(xué)位授予單位】：陜西科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：X513;TP183

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