大氣污染是對(duì)人類健康最嚴(yán)重的威脅之一,因此提供更準(zhǔn)確的空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)勢(shì)在必行。隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模技術(shù)的發(fā)展,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬大氣污染物的傳輸過(guò)程,對(duì)城市大氣污染物濃度預(yù)測(cè)模型成為研究熱點(diǎn)。本文構(gòu)建了一種基于深度學(xué)習(xí)方法的混合模型,將圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）相結(jié)合,對(duì)城市大氣污染物濃度的時(shí)空變化進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。將不同站點(diǎn)的歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建為時(shí)空?qǐng)D形序列,將地面空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站數(shù)據(jù)、氣象因子、空間因子和時(shí)間屬性定義為圖形信號(hào),利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)提取不同監(jiān)測(cè)站觀測(cè)值之間的空間相關(guān)性,使用LSTM捕捉不同時(shí)間觀測(cè)值之間的時(shí)間相關(guān)性,模擬城市大氣污染污染物的時(shí)空特征。為了評(píng)估混合預(yù)測(cè)模型在城市大氣污染物濃度預(yù)測(cè)的性能,本文選用了均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、召回率（RR）和誤識(shí)率（FAR）來(lái)作為評(píng)價(jià)標(biāo)尺,同時(shí)選擇多元線性回歸（MLR）模型、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）模型和LSTM模型來(lái)作為對(duì)照組。本文的GC-LSTM模型得到的MAE值13.82和RSME值21.45均為最優(yōu)值。并且預(yù)測(cè)偏差值的上四分位數(shù)和下四分位數(shù)均在9μg/m³以內(nèi)�；赑M.... 

【文章來(lái)源】：華北水利水電大學(xué)河南省

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

論文結(jié)構(gòu)與章節(jié)安排Fig1-2Paperstructureandchapterarrangement

華北水利水電大學(xué)碩士學(xué)位論文10圖2-1空氣污染物濃度預(yù)測(cè)流程Fig2-1Airpollutantconcentrationpredictionprocess經(jīng)過(guò)以上的數(shù)據(jù)預(yù)處理之后，就可以用清洗和篩選好的數(shù)據(jù)集來(lái)作為空氣污染物預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)集�？諝馕廴疚餄舛阮A(yù)測(cè)工作最重要的部分是建立合適的預(yù)測(cè)模型，可以盡可能的挖掘出數(shù)據(jù)集內(nèi)存在的可能對(duì)目標(biāo)污染物濃度產(chǎn)生影響的潛在因素。由于不同學(xué)科領(lǐng)域采用預(yù)測(cè)機(jī)理和算法都略有不同，所以建立的預(yù)測(cè)模型也會(huì)有差異之處[33]。在數(shù)學(xué)領(lǐng)域大部分都是建立線性的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性擬合，建立一個(gè)線性回歸方程來(lái)預(yù)測(cè)污染物濃度隨時(shí)間的變化[34]；而深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域則是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí)，建立非線性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)對(duì)目標(biāo)大氣污染物濃度進(jìn)行預(yù)測(cè)[35]。隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模技術(shù)的發(fā)展，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬大氣污染物的運(yùn)移過(guò)程，但是現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法往往忽略了城市中多個(gè)站點(diǎn)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度不理想。除此之外，還可以運(yùn)用一些集成性的方法建立混合模型，來(lái)對(duì)目標(biāo)大氣空氣污染物濃度進(jìn)行預(yù)測(cè)[36]。當(dāng)模型架構(gòu)確定之后，還需要對(duì)模型的參數(shù)設(shè)置進(jìn)行調(diào)整，使模型能夠?qū)δ繕?biāo)區(qū)域有良好的適應(yīng)性。比如數(shù)學(xué)領(lǐng)域的線性統(tǒng)計(jì)模型，首先會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，然后根據(jù)數(shù)據(jù)與目標(biāo)濃度間的相關(guān)性來(lái)建立不同的線性數(shù)學(xué)方程，然后通過(guò)代入大量的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行擬合，獲得數(shù)學(xué)方程的參數(shù)值，然后通過(guò)擬合完畢的線性方程組來(lái)進(jìn)行目標(biāo)污染

華北水利水電大學(xué)碩士學(xué)位論文16更新，為了增加深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性避免發(fā)生過(guò)擬合顯現(xiàn)，在訓(xùn)練過(guò)程中屏蔽不同的神經(jīng)元，使每次迭代都在由不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)[48]。圖2-2應(yīng)用Dropout后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Fig2-2NeuralnetworkafterDropout2.3.3正則化算法深度學(xué)習(xí)模型通常采用L2正則化算法來(lái)優(yōu)化數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的權(quán)重參數(shù)，以避免過(guò)度擬合。作為懲罰，L2正則化算法通過(guò)梯度下降計(jì)算將權(quán)重參數(shù)的絕對(duì)值之和添加到損失函數(shù)（或目標(biāo)函數(shù)）中。均方誤差（MSE）是梯度下降計(jì)算中常用的損失函數(shù)（0L）。MSE描述如下：NtttYYNMSEL120))()((1（2.1）其中tY)(和)(tY分別是第t時(shí)刻的觀測(cè)矩陣和預(yù)測(cè)的多輸出變量。N是時(shí)間步長(zhǎng)。從更新權(quán)重參數(shù)的角度出發(fā)，將L2正則化的MSE用作梯度下降計(jì)算中的損失函數(shù)（L）：NiNiiiNMSENLL1122022（2.2）其中L是具有L2正則化的損失函數(shù)。NiiN122是權(quán)重參數(shù)的L2正則化。是L2正則化系數(shù)。ω是權(quán)重參數(shù)矩陣。損失函數(shù)L到ω的偏導(dǎo)數(shù)描述如下：

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碩士論文
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本文編號(hào)：3273086