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基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的城市霧霾檢測(cè)算法研究

發(fā)布時(shí)間:2017-03-22 20:01

  本文關(guān)鍵詞:基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的城市霧霾檢測(cè)算法研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:霧霾日益加重,已經(jīng)嚴(yán)重危害了人們的生產(chǎn)、生活。針對(duì)霧霾的研究,多側(cè)重其影響方面,對(duì)霧霾檢測(cè)算法、影響因素等的研究相對(duì)較少,非氣象因素對(duì)霧霾的作用的定量分析還沒(méi)有相關(guān)的研究結(jié)果,同時(shí)霧霾定義也沒(méi)有統(tǒng)一定論。為解決上述問(wèn)題,本文定量分析問(wèn)題,提出城市霧霾的理論檢測(cè)算法。本文基于自主研發(fā)的網(wǎng)頁(yè)解析程序,實(shí)時(shí)獲取網(wǎng)頁(yè)中的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)。挖掘數(shù)據(jù)特性,從靜態(tài)相關(guān)性和動(dòng)態(tài)相關(guān)性的角度出發(fā),研究空氣顆粒物與氣象因素(風(fēng)速、溫度、濕度、壓強(qiáng))以及非氣象因素(二氧化硫、二氧化氮)之間的關(guān)系。通過(guò)對(duì)PM10、PM2.5、空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)相關(guān)性分析,得出PM10與PM2.5、PM10與空氣質(zhì)量指數(shù)是正相關(guān)的,所以確定霧霾的評(píng)價(jià)指標(biāo)為PM10。將霧霾形成過(guò)程視為黑色系統(tǒng),忽略各因子的作用機(jī)理,單從系統(tǒng)的輸入、輸出考慮霧霾形成過(guò)程。引入氣象效應(yīng)、非氣象效應(yīng)函數(shù),結(jié)合判別分析理論,提出城市霧霾檢測(cè)算法,對(duì)濕度較大時(shí)測(cè)量虛高的現(xiàn)象進(jìn)行了修正。本文依據(jù)霧霾評(píng)價(jià)指標(biāo)PM10來(lái)定義城市霧霾等級(jí),對(duì)氣象指標(biāo)、非氣象指標(biāo)進(jìn)行聚類分析。首次將模糊C-均值理論應(yīng)用到城市霧霾檢測(cè)上,將模糊C-均值聚類算法、MED算法結(jié)合,融合氣象、非氣象多個(gè)指標(biāo)的信息,提出霧霾等級(jí)檢測(cè)另一種算法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,本文提出的兩種城市霧霾檢測(cè)算法都具有較好的檢測(cè)性能。通過(guò)兩種霧霾檢測(cè)算法對(duì)比分析,第一種檢測(cè)算法更可行、更精確。本文提出的城市霧霾檢測(cè)算法可操作性強(qiáng),具有一定的實(shí)際意義,可為今后更深入的研究城市霧霾問(wèn)題提供理論依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】:霧霾 判別分析 檢測(cè)算法 模糊C-均值聚類
【學(xué)位授予單位】:沈陽(yáng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:X831
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 緒論10-18
  • 1.1 選題背景及其研究意義10-12
  • 1.2 研究現(xiàn)狀12-16
  • 1.2.1 城市霧霾影響因素的研究現(xiàn)狀12-14
  • 1.2.2 城市霧霾檢測(cè)算法研究現(xiàn)狀14-16
  • 1.3 主要工作16-17
  • 1.3.1 研究目標(biāo)16
  • 1.3.2 研究?jī)?nèi)容16-17
  • 1.3.3 創(chuàng)新點(diǎn)17
  • 1.4 小結(jié)17-18
  • 第2章 影響霧霾形成的因素分析18-26
  • 2.1 氣象因素分析18-21
  • 2.1.1 大氣環(huán)境的影響18-19
  • 2.1.2 氣象因子的影響19-21
  • 2.2 非氣象因素分析21-25
  • 2.2.1 氣溶膠的影響22-23
  • 2.2.2 主要?dú)馊苣z類型23-25
  • 2.2.3 主要污染源分析25
  • 2.3 小結(jié)25-26
  • 第3章 基于判別分析法的城市霧霾檢測(cè)算法26-50
  • 3.1 判斷別分析法26-27
  • 3.2 城市霧霾檢測(cè)模型建立27-37
  • 3.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)處理27-30
  • 3.2.2 霧霾評(píng)價(jià)指標(biāo)30-31
  • 3.2.3 建立氣象和非氣象效應(yīng)函數(shù)31-33
  • 3.2.4 改進(jìn)的多層線性回歸估計(jì)33-34
  • 3.2.5 建立霧霾檢測(cè)模型34-35
  • 3.2.6 霧霾檢測(cè)模型優(yōu)化35-37
  • 3.3 城市霧霾檢測(cè)算法37-40
  • 3.3.1 霧霾的組成含量分析38-39
  • 3.3.2 各因素貢獻(xiàn)率分析39-40
  • 3.4 算法仿真40-45
  • 3.4.1 霧霾檢測(cè)算法仿真40-43
  • 3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析43-45
  • 3.5 殘差分析45-48
  • 3.6 小結(jié)48-50
  • 第4章 基于模糊C-均值聚類的城市霧霾檢測(cè)算法50-62
  • 4.1 模糊C-均值聚類算法50-51
  • 4.2 城市霧霾等級(jí)定義51-53
  • 4.3 城市霧霾等級(jí)檢測(cè)算法53-55
  • 4.4 算法仿真55-60
  • 4.4.1 基于模糊C-均值聚類的城市霧霾等級(jí)檢測(cè)算法仿真55-59
  • 4.4.2 基于判別分析的城市霧霾等級(jí)檢測(cè)算法仿真59-60
  • 4.5 小結(jié)60-62
  • 第5章 城市霧霾檢測(cè)算法評(píng)價(jià)及誤差分析62-66
  • 5.1 檢測(cè)算法評(píng)價(jià)62-64
  • 5.1.1 檢測(cè)算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)62
  • 5.1.2 兩種檢測(cè)算法的對(duì)比分析62-64
  • 5.2 誤差分析64-66
  • 第6章 總結(jié)與展望66-68
  • 6.1 工作總結(jié)66-67
  • 6.2 未來(lái)展望67-68
  • 參考文獻(xiàn)68-71
  • 在學(xué)期間研究成果71-72
  • 致謝72-73

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  本文關(guān)鍵詞:基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的城市霧霾檢測(cè)算法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號(hào):262077

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