【摘要】：作為大氣中污染最重的污染物—首要污染物,它的濃度是一項(xiàng)重要的空氣質(zhì)量指標(biāo)。因此面對日益嚴(yán)峻的空氣質(zhì)量狀況,及時(shí)開展首要污染物濃度的預(yù)報(bào)、預(yù)警工作顯得尤為重要。太原市作為我國典型的能源化工基地,大氣污染長久以來一直比較嚴(yán)重,空氣質(zhì)量問題備受政府和市民的關(guān)注,對太原市的大氣污染問題進(jìn)行深入研究迫在眉睫。首先,本文以太原市2013年12月1日至2016年12月31日的逐日空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)和對應(yīng)的地面氣象數(shù)據(jù)資料為基礎(chǔ),對其近三年的空氣質(zhì)量狀況、首要污染物的分布特征進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,發(fā)現(xiàn)太原市大氣污染中的首要污染物主要為顆粒物:PM_(10)和PM_(2.5),其中PM_(10)是春夏季節(jié)主要的首要污染物,PM_(2.5)是秋冬季節(jié)主要的首要污染物。另外,太原市在2014-2016年間達(dá)到“中度污染”及以上的天氣共138天,其中:春夏季節(jié)占17天,秋冬季節(jié)占121天。鑒于太原市秋冬季節(jié)的空氣質(zhì)量較差,本文僅對秋冬季節(jié)的PM_(2.5)濃度進(jìn)行預(yù)測。其次,系統(tǒng)性地闡述了本文所用的隨機(jī)森林模型的相關(guān)理論知識。然后,本文在借鑒其他學(xué)者研究方法的基礎(chǔ)上,從空氣污染物與氣象因素的角度出發(fā),收集了可能影響PM_(2.5)濃度的關(guān)鍵因素,并利用Pearson相關(guān)系數(shù)和Spearman秩相關(guān)系數(shù)分析了PM_(2.5)濃度與這些因素之間的相關(guān)性。最后,通過10折交叉驗(yàn)證法,建立基于隨機(jī)森林算法的PM_(2.5)濃度預(yù)測模型,并與傳統(tǒng)的線性回歸模型、Boosting回歸模型及支持向量回歸模型進(jìn)行對比研究。結(jié)果表明,預(yù)測性能指標(biāo)NMSE、MAE及RMSE的值在測試集上的大小按模型排序均為:線性回歸模型Boosting回歸模型支持向量回歸模型隨機(jī)森林回歸模型。同時(shí),預(yù)測性能指標(biāo)R的值在測試集上的大小按模型排序?yàn)?隨機(jī)森林回歸模型支持向量回歸模型Boosting回歸模型線性回歸模型。綜上所述,與其他三種模型相比,隨機(jī)森林回歸模型具有較高的預(yù)測精度、較強(qiáng)的泛化能力、不需做特征選擇等優(yōu)點(diǎn),是一種值得應(yīng)用和推廣到預(yù)測城市顆粒物濃度中的方法。
【圖文】：

太原市地理位置圖

014-2016年太原市AQI的月均值變化
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：X513

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2542376