PM2.5能較長(zhǎng)時(shí)間停留在空氣中,空氣中PM2.5含量越高,代表污染越嚴(yán)重。PM2.5不僅是導(dǎo)致霧霾天的主要原因,并且它能被人體吸收引發(fā)各種疾病,因而深入研究PM2.5有重要的實(shí)際意義。目前浙江省設(shè)立多個(gè)環(huán)保站對(duì)空氣質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測(cè),但是缺乏預(yù)報(bào)功能。如何利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)信息,建立一個(gè)模型對(duì)未來(lái)PM2.5濃度進(jìn)行預(yù)測(cè),就成為一個(gè)現(xiàn)實(shí)的需求。論文以浙江省為研究區(qū)域,以歷史PM2.5數(shù)據(jù)和歷史氣象要素?cái)?shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用灰色理論和支持向量回歸機(jī)方法對(duì)PM2.5濃度進(jìn)行時(shí)間序列的預(yù)測(cè),最終獲得研究區(qū)域內(nèi)各環(huán)保站點(diǎn)未來(lái)PM2.5濃度值。論文主要做了以下幾個(gè)工作:首先,采用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)PM2.5濃度進(jìn)行時(shí)間序列的預(yù)測(cè)。采用灰色單變量預(yù)測(cè)模型和基于灰色關(guān)聯(lián)的灰色多變量預(yù)測(cè)模型,以及它們的背景值優(yōu)化模型和初值優(yōu)化模型,共計(jì)6個(gè)灰色預(yù)測(cè)模型分別對(duì)PM2.5濃度進(jìn)行預(yù)測(cè),選取預(yù)測(cè)精度最佳模型。其次,采用支持向量機(jī)模型對(duì)PM2.5濃度進(jìn)行時(shí)間序列的預(yù)測(cè),在輸入因子上分別采用全部氣象因子和灰色關(guān)聯(lián)分析篩選過(guò)的氣象因子作為輸入,選取預(yù)測(cè)精度最佳模型。最后,對(duì)比灰色單變量模型、基于灰色關(guān)聯(lián)的灰色多變量預(yù)測(cè)模型、基于灰色... 

【文章來(lái)源】：浙江農(nóng)林大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

PM2.5數(shù)據(jù)補(bǔ)全思路Figure2.2Ideaofdatacompletion2.插值方法

圖 2.3 PM2.5 日數(shù)據(jù)分析（2014.6-2015.5）Figure 2.3 Analysis of PM2.5 daily data(2014.6-2015.5)

22圖 2.4 PM2.5 日數(shù)據(jù)分析（2015.6-2016.5）Figure 2.4 Analysis of PM2.5 daily data(2015.6-2016.5)對(duì)比兩個(gè)圖可以發(fā)現(xiàn)，整體趨勢(shì)是類似的，只是 2014.6-2015.5 月的 PM2.5 波峰出現(xiàn)在2015.1.26日濃度為165.6，高濃度PM2.5主要集中在2014.12月-2015.2 月；而 2015.6-2016.5 月的 PM2.5 波峰出現(xiàn)在 2015.12.23 日濃度為 143.6，高濃度 PM2.5主要集中在 2015.12 月-2016.2 月。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[10]虹膜識(shí)別系統(tǒng)與支持向量機(jī)算法研究[D]. 宋普云.河北工業(yè)大學(xué) 2003



本文編號(hào)：3515237