基于集成學(xué)習(xí)和時間序列的空氣質(zhì)量分析與預(yù)測
發(fā)布時間:2022-02-11 10:09
近幾年來,由于工業(yè)化的高速發(fā)展,空氣污染問題越來越凸顯,近年來的霧霾現(xiàn)象,全球逐漸變暖問題以及空氣中的光化學(xué)問題已然成為全球關(guān)注的關(guān)鍵問題。為了更好的預(yù)防和治理目前存在的空氣污染問題,使空氣質(zhì)量有明顯的好轉(zhuǎn),這就需要人們對空氣質(zhì)量有更深的了解,需要研究空氣污染產(chǎn)生的原因及空氣質(zhì)量的變化趨勢,并對空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)通過現(xiàn)代技術(shù)進(jìn)行合理的研究分析和預(yù)測。本文就鄭州市近幾年的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)分析并結(jié)合大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)對鄭州市的空氣質(zhì)量進(jìn)行了預(yù)測,主要研究內(nèi)容是:(1)鄭州市空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析與可視化。對空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)集做一般性統(tǒng)計(jì)分析;按照空氣質(zhì)量指數(shù)的時間變化特征逐月、季度、逐年變化做相應(yīng)的可視化及分析;由空氣質(zhì)量劃分的各個等級的五年數(shù)據(jù)中的占比情況作出分析;對空氣質(zhì)量指數(shù)和主要大氣污染物的相關(guān)性進(jìn)行簡要的分析。經(jīng)過研究分析,得出了空氣質(zhì)量的時間變化規(guī)律特征以及影響空氣質(zhì)量指數(shù)的重要因素。(2)空氣質(zhì)量指數(shù)的集成學(xué)習(xí)模型預(yù)測研究。使用幾種基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器對空氣質(zhì)量指數(shù)進(jìn)行建模預(yù)測以及使用Bagging方法與隨機(jī)森林方法對空氣質(zhì)量指數(shù)進(jìn)行建模預(yù)測,并對以上幾種方法的預(yù)測結(jié)果用模型評估的幾種標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行...
【文章來源】:華北水利水電大學(xué)河南省
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
鄭州市某天拍攝的遠(yuǎn)景天氣狀況
空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析及可視化19節(jié)期間煙花爆竹的頻繁燃放,會使得空氣污染程度加重。在每年的7、8、9月份,降雨較多,并且空氣中的氣流上下浮動更有利于污染物的擴(kuò)散,因此在這段時間內(nèi)空氣質(zhì)量會較好。圖3-12014-2018年鄭州月平均AQI走勢圖Fig3-1MonthlyaverageAQItrendofZhengzhoufrom2014to2018按照公歷時間來對一年四季進(jìn)行劃分,春季、夏季、秋季、冬季分別為每年的三月份至五月份、六月份至八月份、九月份至十一月份和十二月份至下一年的二月份。因此,使用2014年3月份至2019年2月份的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)來進(jìn)行季節(jié)性變化特征分析。圖3-2為2014-2018年春夏秋冬各季度的AQI均值柱狀圖。圖3-22014-2018年鄭州AQI季度均值Fig3-2QuarterlyAQIofZhengzhoufrom2014to2018
空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析及可視化19節(jié)期間煙花爆竹的頻繁燃放,會使得空氣污染程度加重。在每年的7、8、9月份,降雨較多,并且空氣中的氣流上下浮動更有利于污染物的擴(kuò)散,因此在這段時間內(nèi)空氣質(zhì)量會較好。圖3-12014-2018年鄭州月平均AQI走勢圖Fig3-1MonthlyaverageAQItrendofZhengzhoufrom2014to2018按照公歷時間來對一年四季進(jìn)行劃分,春季、夏季、秋季、冬季分別為每年的三月份至五月份、六月份至八月份、九月份至十一月份和十二月份至下一年的二月份。因此,使用2014年3月份至2019年2月份的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)來進(jìn)行季節(jié)性變化特征分析。圖3-2為2014-2018年春夏秋冬各季度的AQI均值柱狀圖。圖3-22014-2018年鄭州AQI季度均值Fig3-2QuarterlyAQIofZhengzhoufrom2014to2018
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于孤立森林算法的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)異常檢測分析[J]. 肖偉洋. 信息與電腦(理論版). 2019(17)
[2]基于KNN-LSTM的短時交通流預(yù)測[J]. 羅向龍,李丹陽,楊彧,張生瑞. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2018(12)
[3]應(yīng)用高分辨率在線大氣與氣溶膠檢測系統(tǒng)監(jiān)測分析南京北郊PM2.5中水溶性離子特征[J]. 高嵩,程迪,任曉宇,畢曉甜. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(05)
[4]鄭州市2014—2017年大氣污染特征分析[J]. 趙云潔,王怡素,閆新慶. 科技資訊. 2018(01)
[5]中原城市群空氣質(zhì)量指數(shù)時空分布特征[J]. 邢莉,蘇喜軍. 華北水利水電大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2017(06)
[6]環(huán)境空氣污染物中臭氧的監(jiān)測與防治措施探討[J]. 錢姝君. 綠色環(huán)保建材. 2016(11)
[7]基于AQI數(shù)據(jù)的大連夏季空氣質(zhì)量分析[J]. 劉淼,劉麗娟,王震,黃善鵬,劉穎波,段婉玲,馮秋實(shí). 大氣與環(huán)境光學(xué)學(xué)報. 2016(02)
[8]基于ARMA模型的橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)辨識研究[J]. 趙瑜,薛白,張建偉. 華北水利水電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(02)
[9]城市空氣質(zhì)量影響因素的實(shí)證分析[J]. 蔡怡靜,李太平. 環(huán)境保護(hù)與循環(huán)經(jīng)濟(jì). 2015(02)
[10]基于BP網(wǎng)絡(luò)的蘭州市PM10的污染預(yù)測[J]. 張亞群,王瀟,李珉. 洛陽理工學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版). 2014(03)
博士論文
[1]細(xì)顆粒物輻射效應(yīng)及其對空氣質(zhì)量的反饋研究[D]. 王建棟.清華大學(xué) 2016
[2]集成回歸問題若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 王永明.華東師范大學(xué) 2015
[3]南昌市城區(qū)熱環(huán)境與城市綠地相關(guān)性研究[D]. 陳飛平.江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 2013
碩士論文
[1]重慶市主城區(qū)氣候因素及空氣污染對人群疾病負(fù)擔(dān)影響的研究[D]. 李靜.中國疾病預(yù)防控制中心 2016
[2]基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的美股股指價格趨勢預(yù)測模型的研究[D]. 孫瑞奇.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2016
[3]時間序列分析在空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)預(yù)測中的應(yīng)用[D]. 于萍.遼寧師范大學(xué) 2015
[4]PM2.5濃度時空變化特性、影響因素及來源解析研究[D]. 張振華.浙江大學(xué) 2014
[5]基于遺傳優(yōu)化和貝葉斯正規(guī)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測研究[D]. 辛若波.山東大學(xué) 2013
[6]近地層臭氧和二氧化碳濃度變化對冬小麥影響的數(shù)值模擬初步研究[D]. 鄭昌玲.中國氣象科學(xué)研究院 2004
本文編號:3620088
【文章來源】:華北水利水電大學(xué)河南省
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
鄭州市某天拍攝的遠(yuǎn)景天氣狀況
空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析及可視化19節(jié)期間煙花爆竹的頻繁燃放,會使得空氣污染程度加重。在每年的7、8、9月份,降雨較多,并且空氣中的氣流上下浮動更有利于污染物的擴(kuò)散,因此在這段時間內(nèi)空氣質(zhì)量會較好。圖3-12014-2018年鄭州月平均AQI走勢圖Fig3-1MonthlyaverageAQItrendofZhengzhoufrom2014to2018按照公歷時間來對一年四季進(jìn)行劃分,春季、夏季、秋季、冬季分別為每年的三月份至五月份、六月份至八月份、九月份至十一月份和十二月份至下一年的二月份。因此,使用2014年3月份至2019年2月份的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)來進(jìn)行季節(jié)性變化特征分析。圖3-2為2014-2018年春夏秋冬各季度的AQI均值柱狀圖。圖3-22014-2018年鄭州AQI季度均值Fig3-2QuarterlyAQIofZhengzhoufrom2014to2018
空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析及可視化19節(jié)期間煙花爆竹的頻繁燃放,會使得空氣污染程度加重。在每年的7、8、9月份,降雨較多,并且空氣中的氣流上下浮動更有利于污染物的擴(kuò)散,因此在這段時間內(nèi)空氣質(zhì)量會較好。圖3-12014-2018年鄭州月平均AQI走勢圖Fig3-1MonthlyaverageAQItrendofZhengzhoufrom2014to2018按照公歷時間來對一年四季進(jìn)行劃分,春季、夏季、秋季、冬季分別為每年的三月份至五月份、六月份至八月份、九月份至十一月份和十二月份至下一年的二月份。因此,使用2014年3月份至2019年2月份的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)來進(jìn)行季節(jié)性變化特征分析。圖3-2為2014-2018年春夏秋冬各季度的AQI均值柱狀圖。圖3-22014-2018年鄭州AQI季度均值Fig3-2QuarterlyAQIofZhengzhoufrom2014to2018
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于孤立森林算法的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)異常檢測分析[J]. 肖偉洋. 信息與電腦(理論版). 2019(17)
[2]基于KNN-LSTM的短時交通流預(yù)測[J]. 羅向龍,李丹陽,楊彧,張生瑞. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2018(12)
[3]應(yīng)用高分辨率在線大氣與氣溶膠檢測系統(tǒng)監(jiān)測分析南京北郊PM2.5中水溶性離子特征[J]. 高嵩,程迪,任曉宇,畢曉甜. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(05)
[4]鄭州市2014—2017年大氣污染特征分析[J]. 趙云潔,王怡素,閆新慶. 科技資訊. 2018(01)
[5]中原城市群空氣質(zhì)量指數(shù)時空分布特征[J]. 邢莉,蘇喜軍. 華北水利水電大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2017(06)
[6]環(huán)境空氣污染物中臭氧的監(jiān)測與防治措施探討[J]. 錢姝君. 綠色環(huán)保建材. 2016(11)
[7]基于AQI數(shù)據(jù)的大連夏季空氣質(zhì)量分析[J]. 劉淼,劉麗娟,王震,黃善鵬,劉穎波,段婉玲,馮秋實(shí). 大氣與環(huán)境光學(xué)學(xué)報. 2016(02)
[8]基于ARMA模型的橋梁結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)辨識研究[J]. 趙瑜,薛白,張建偉. 華北水利水電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(02)
[9]城市空氣質(zhì)量影響因素的實(shí)證分析[J]. 蔡怡靜,李太平. 環(huán)境保護(hù)與循環(huán)經(jīng)濟(jì). 2015(02)
[10]基于BP網(wǎng)絡(luò)的蘭州市PM10的污染預(yù)測[J]. 張亞群,王瀟,李珉. 洛陽理工學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版). 2014(03)
博士論文
[1]細(xì)顆粒物輻射效應(yīng)及其對空氣質(zhì)量的反饋研究[D]. 王建棟.清華大學(xué) 2016
[2]集成回歸問題若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 王永明.華東師范大學(xué) 2015
[3]南昌市城區(qū)熱環(huán)境與城市綠地相關(guān)性研究[D]. 陳飛平.江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 2013
碩士論文
[1]重慶市主城區(qū)氣候因素及空氣污染對人群疾病負(fù)擔(dān)影響的研究[D]. 李靜.中國疾病預(yù)防控制中心 2016
[2]基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的美股股指價格趨勢預(yù)測模型的研究[D]. 孫瑞奇.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2016
[3]時間序列分析在空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)預(yù)測中的應(yīng)用[D]. 于萍.遼寧師范大學(xué) 2015
[4]PM2.5濃度時空變化特性、影響因素及來源解析研究[D]. 張振華.浙江大學(xué) 2014
[5]基于遺傳優(yōu)化和貝葉斯正規(guī)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)測研究[D]. 辛若波.山東大學(xué) 2013
[6]近地層臭氧和二氧化碳濃度變化對冬小麥影響的數(shù)值模擬初步研究[D]. 鄭昌玲.中國氣象科學(xué)研究院 2004
本文編號:3620088
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