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目錄一、問(wèn)題重述1二、模型假設(shè)2三、符號(hào)說(shuō)明3四、問(wèn)題分析3五、模型的建立與求解45.1問(wèn)題一的解法與評(píng)價(jià)45.1.1 AQI與API的計(jì)算45.1.2 API與AQI的對(duì)比與分析65.2.1 模型的建立65.2.2 模型的求解75.2.2季節(jié)及其他因素的影響105.3問(wèn)題三模型的建立與求解125.3.1模型:時(shí)間序列模型125.3.2模型:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型125.4問(wèn)題四的解析15六、模型的評(píng)價(jià)與優(yōu)化166.1模型的優(yōu)點(diǎn)166.2模型的缺點(diǎn)166.3模型的優(yōu)化16七、參考文獻(xiàn)16一、問(wèn)題重述 隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展,大氣環(huán)境污染隨之加重,霧霾現(xiàn)象頻繁發(fā)生,從而對(duì)各地空氣質(zhì)量構(gòu)成巨大壓力,環(huán)境空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)以及污染治理等問(wèn)題再次引起大眾的關(guān)注。 2012年2月29日之前,我國(guó)以環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù),通過(guò)空氣污染指數(shù)(API)主要監(jiān)測(cè)大氣中的SO2、NO2和可吸入顆粒物等來(lái)判斷空氣質(zhì)量;近幾年,以煤炭為主的能源消耗大幅攀升,機(jī)動(dòng)車(chē)保有量急劇增加,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地NOX和VOCS排放量顯著增長(zhǎng),O3和細(xì)顆粒物污染加劇,目前包括京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角的城市群,以及各省省會(huì),全部實(shí)施了新的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)GB3095-1996,以及新的空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)體系,即空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)。新標(biāo)準(zhǔn)中對(duì)大氣質(zhì)量的監(jiān)測(cè)主要是監(jiān)測(cè)大氣中二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)、臭氧(O3)、可吸入顆粒物(PM10)以及細(xì)顆粒物(PM2.5)等六類(lèi)基本項(xiàng)目和總懸浮顆粒物(TSP)、氮氧化物(NOX)、鉛(Pb)、苯并a芘(BaP)四類(lèi)其他項(xiàng)目的濃度。此外,研究表明,城市環(huán)境空氣質(zhì)量好壞與季節(jié)、城市能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)等因素的關(guān)系十分密切。 現(xiàn)有西安市13個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)從2010年1月1日至2013年4月28日污染物濃度的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),本文需要回答以下問(wèn)題: 問(wèn)題一:分別利用附件給出的空氣污染指數(shù)(API)(舊標(biāo)準(zhǔn))和環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)(新標(biāo)準(zhǔn))對(duì)西安市的空氣質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),并對(duì)兩種評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比、分析,得出結(jié)論; 問(wèn)題二:根據(jù)問(wèn)題一的結(jié)論及附件所給資料,建立模型分析影響城市空氣污染程度的主要因素是什么? 問(wèn)題三:對(duì)未來(lái)一周(取2013年4月30日至5月6日)西安市空氣質(zhì)量狀況進(jìn)行預(yù)測(cè); 問(wèn)題四:根據(jù)上述結(jié)論,試就環(huán)境空氣質(zhì)量的監(jiān)測(cè)與控制對(duì)西安市環(huán)保部門(mén)提出建議。二、模型假設(shè)1) 假設(shè)題目給出的各組數(shù)據(jù)真實(shí)可信,不考慮人為因素,具有統(tǒng)計(jì)、預(yù)測(cè)意義。 2) 假設(shè)影響大氣環(huán)境的各項(xiàng)因素不會(huì)出現(xiàn)非預(yù)期的劇烈變化。 3) 假設(shè)相關(guān)數(shù)據(jù)具有獨(dú)立性,各個(gè)指標(biāo)也不相互影響。4) 空氣質(zhì)量相同等級(jí)的污染程度相同。5) 不考慮突發(fā)事件或造成的空氣質(zhì)量突變。三、符號(hào)說(shuō)明符號(hào)表示意義空氣污染指數(shù)空氣質(zhì)量指數(shù)空氣污染分指數(shù)空氣質(zhì)量分指數(shù)某污染物的濃度各污染物綜合后的指標(biāo)指標(biāo)在公共因子上的載荷兩種污染物之間的相關(guān)系數(shù)時(shí)間序列四、問(wèn)題分析近來(lái)空氣質(zhì)量的降低引起了大眾對(duì)空氣質(zhì)量問(wèn)題的關(guān)注。針對(duì)空氣質(zhì)量的評(píng)判,國(guó)家先后發(fā)布了兩套不同的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。本文旨在通過(guò)對(duì)已有數(shù)據(jù)的分析,進(jìn)行兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的比較,并建立模型對(duì)以后的空氣質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)及建議。本文主要解決四個(gè)問(wèn)題。首先通過(guò)量化的數(shù)學(xué)指標(biāo)來(lái)進(jìn)行兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的對(duì)比與分析。其次通過(guò)關(guān)聯(lián)度的分析求出影響西安空氣質(zhì)量的原因。近而利用已有數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)一周的空氣情況預(yù)測(cè)。最后根據(jù)前三問(wèn)的過(guò)程給出自己的建議。 問(wèn)題一:為了從API和AQI 兩個(gè)指數(shù)對(duì)西安市的空氣質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),我們首先應(yīng)根據(jù)其各自的計(jì)算公式算出兩者的值,同一段時(shí)間內(nèi)優(yōu)良及各類(lèi)污染的比例是否有差異,通過(guò)折線圖進(jìn)行直觀的對(duì)比。然后搜集資料,對(duì)比兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn),分析出二者的不同。 問(wèn)題二:由于AQI的指標(biāo)與SO2、NO2、PM10、CO、O3、PM2.5六項(xiàng)有直接的關(guān)系,且測(cè)量結(jié)果較為準(zhǔn)確,可以用灰色關(guān)聯(lián)度模型,通過(guò)模型計(jì)算出各項(xiàng)與 AQI的關(guān)聯(lián)度,找出影響較大的污染物,從而進(jìn)一步分析原因。然后由于數(shù)據(jù)給的比較充足,可以對(duì)數(shù)據(jù)處理畫(huà)出從2010年開(kāi)始的各月份平均AQI走勢(shì)圖,以此分析空氣質(zhì)量是否和季節(jié)有關(guān);另外我們利用附錄6的工業(yè)生產(chǎn)總值,通過(guò)數(shù)據(jù)處理分析工業(yè)的影響。 問(wèn)題三:西安空氣的AQI指標(biāo)是衡量西安空氣質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)。因此我們需要對(duì)西安的AQI指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè),而AQI指標(biāo)與二氧化硫,氮氧化合物及顆粒有著直接的關(guān)系,故而我們可以通過(guò)對(duì)6項(xiàng)污染物的預(yù)測(cè)來(lái)得出相應(yīng)的AQI的值,為了簡(jiǎn)便,我們開(kāi)始直接用AQI的歷史數(shù)據(jù)依據(jù)時(shí)間序列模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一周的值,但是通過(guò)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)有較大的誤差,進(jìn)一步對(duì)模型優(yōu)化,考慮6項(xiàng)污染物的數(shù)據(jù),來(lái)一起預(yù)測(cè)未來(lái)的大氣質(zhì)量,這樣會(huì)減小誤差,比較準(zhǔn)確。 問(wèn)題四:該問(wèn)要求從環(huán)境空氣質(zhì)量的監(jiān)測(cè)與控制兩方面對(duì)環(huán)保部門(mén)提出建議,應(yīng)針對(duì)幾種影響因素(即上述問(wèn)題所得結(jié)論)提出有效可行的應(yīng)對(duì)措施,可查閱相應(yīng)資料進(jìn)行更加合理的建議。五、模型的建立與求解5.1問(wèn)題一的解法與評(píng)價(jià)5.1.1 AQI與API的計(jì)算由于AQI所需要的六項(xiàng)指標(biāo)在附錄中只有2013年的數(shù)據(jù)是完整的,為了便于每一天的對(duì)比,我們對(duì)2013年附錄5中西安市平均污染物進(jìn)行處理。這里有一些爭(zhēng)議,不明確污染物的單位是濃度還是分指數(shù),對(duì)此我們進(jìn)行了取樣計(jì)算,發(fā)現(xiàn)當(dāng)PM2.5為145時(shí),若按濃度算則為中度污染,然而首要污染物一欄中卻顯示為輕度污染,與計(jì)算結(jié)果矛盾。另外我們從西安市的環(huán)境保護(hù)局的網(wǎng)站上發(fā)現(xiàn)單位為分指數(shù),所以下面的數(shù)據(jù)處理全部按照各項(xiàng)的分指數(shù)計(jì)算 利用附錄5中的數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)API以及對(duì)AQI的計(jì)算,分別用它們來(lái)對(duì)西安市的空氣質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估。通過(guò)查閱相關(guān)資料,三項(xiàng)污染物中某一項(xiàng)污染物項(xiàng)目P的空氣質(zhì)量分指數(shù)按式(1)計(jì)算:當(dāng)各種污染物的污染分指數(shù)計(jì)算出后,空氣質(zhì)量指數(shù)按式(2)計(jì)算:其中 i表示第i種污染物的污染分指數(shù) n表示污染物的個(gè)數(shù)。圖5.1.1上圖是利用API計(jì)算所得的西安全市平均的各類(lèi)空氣質(zhì)量的比列。AQI的空氣質(zhì)量分指數(shù)計(jì)算公式與API相同,然后根據(jù)AQI的空氣質(zhì)量類(lèi)別信息表來(lái)判斷當(dāng)天的空氣類(lèi)別。故我們利用相似的方法求得AQI的數(shù)值比例,如下圖:圖5.1.2通過(guò)以上兩個(gè)餅狀圖,可以看出用AQI得到的空氣質(zhì)量和API的比例差別很大。5.1.2 API與AQI的對(duì)比與分析為了更加清晰的進(jìn)行兩種標(biāo)準(zhǔn)的對(duì)比,我們用MatLab分別計(jì)算出2013年1月1日至2013年4月26日期間的API及AQI的值,并畫(huà)出折線圖(其中紅線代表AQI,藍(lán)線代表API)圖5.1.3 API與AQIS數(shù)值折線圖 從上圖中我們可以看出雖然API和AQI的走勢(shì)基本相同,但是AQI的值基本都在API之上,我們需要分析造成這種差異的原因: (1)API與AQI在相同日期的數(shù)值卻不同,主要原因是AQI是對(duì)于6項(xiàng)污染物的檢測(cè),而API是對(duì)3項(xiàng)污染物的檢測(cè),而PM2.5卻是不可忽略的因素,因?yàn)樵u(píng)測(cè)指標(biāo)是看分指標(biāo)的最大值,例如霧霾天氣中有很多可吸入顆粒物,對(duì)于把它忽略掉是不客觀的,所以AQI的評(píng)測(cè)更加客觀,全面。 (2)AQI在測(cè)試時(shí)增加了測(cè)試的頻率,這樣無(wú)疑會(huì)對(duì)優(yōu)良空氣質(zhì)量的要求更加嚴(yán)格,要求其方差不能太大,維持在一個(gè)穩(wěn)定的狀態(tài)。 (3)兩者評(píng)判的不同,通過(guò)對(duì)比API和AQI的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)(見(jiàn)附錄),可以看出試行的AQI更加的嚴(yán)格,而且空氣質(zhì)量等級(jí)更加明確,有六個(gè)等級(jí)。綜合以上原因,可以看出AQI是更加嚴(yán)格,更加合理全面的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。 5.2問(wèn)題二模型的建立與求解5.2.1 模型的建立 主成分分析是利用原變量之間的相關(guān)關(guān)系,用較少的新變量代替原來(lái)較多的變量,并使這些少數(shù)變量盡可能多的保留原來(lái)較多的變量所反應(yīng)的信息,這樣問(wèn)題就簡(jiǎn)單化了。而對(duì)于該問(wèn)題,原有變量的綜合顯然可以看成影響西安空氣質(zhì)量的原因。 我們用主成分分析法對(duì)六種污染物濃度進(jìn)行處理。記六種污染物濃度分別為自變量X1,X2,X3,X4,X5,X6,設(shè)他們降維處理后的綜合指標(biāo),即新變量為Z1,Z2,Z3,Z4,Z5,Z6則 其中,是指標(biāo)zi在公共因子上的載荷,因子載荷的統(tǒng)計(jì)含義是指標(biāo)在zi公共因子上的相關(guān)系數(shù),表示zi與線性相關(guān)程度。li1,li2,lim說(shuō)明了指標(biāo)zi依賴(lài)于各個(gè)公共因子的程度。l1j,l2j,lmj說(shuō)明了公共因子與各個(gè)指標(biāo)的聯(lián)系程度。故根據(jù)該列絕對(duì)值較大的因子載荷所對(duì)應(yīng)的指標(biāo)來(lái)解釋這個(gè)公共因子的實(shí)際意義。而且,從數(shù)學(xué)上可以證明,它們分別是相關(guān)矩陣m個(gè)較大的特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量。5.2.2 模型的求解(1) 計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣,公式 1為原變量Xi與Xj的相關(guān)系數(shù), rij=rji,其計(jì)算公式為公式 2結(jié)果如下:表 5.2 相關(guān)矩陣SO2NO2PM10COO3_1O3_8PM2.5AQISO21.000.495.386.647-.449-.536.674.539NO2.4951.000.381.376-.102-.093.517.413PM10.386.3811.000.300-.282-.294.744.930CO.647.376.3001.000-.469-.455.742.528O3_1-.449-.102-.282-.4691.000.903-.434-.411O3_8-.536-.093-.294-.455.9031.000-.467-.431PM2.5.674.517.744.742-.434-.4671.000.900AQI.539.413.930.528-.411-.431.9001.000(2)計(jì)算特征值與特征向量解特征方程,常用雅可比法(Jacobi)求出特征值,并使其按大小順序排列 分別求出對(duì)應(yīng)于特征值 的特征向量 ,要求 =1,即 其中 表示向量 的第j個(gè)分量。(3)計(jì)算主成分貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率貢獻(xiàn)率: 累計(jì)貢獻(xiàn)率: 由下圖可以看出,前三個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到86%,即這三個(gè)主成分能夠反映足夠的信息。表5 特征值和累計(jì)貢獻(xiàn)率表成份初始特征值提取平方和載入合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %14.57057.12057.1204.57057.12057.12021.43317.90675.0261.43317.90675.0263.92811.59786.6234.5426.77293.3965.3394.23297.6286.0991.23798.8657.071.88199.7468.020.254100.000(4)對(duì)于特征值分別求出特征向量l1,l2即為主成分載荷。 結(jié)果如下表:成份得分系數(shù)矩陣成份123AQI.256-.005-.347SO2.153.182.467NO2.147.212.437PM10.228.087-.346O3_1-.034.396-.173CO.225-.140.296O3_8-.064.394-.114PM2.5.257-.029-.187 同時(shí)我們利用灰色相關(guān)度模型來(lái)驗(yàn)證主成分分析法,從而得到各相關(guān)污染物和AQI的相關(guān)度,得到的的相關(guān)度的矩陣如下:相關(guān)矩陣aAQISO2NO2PM10O3_1COO3_8PM2.5相關(guān)AQI1.000.250.227.905-.037.545-.158.899SO2.2501.000.653.340.197.440.198.260NO2.227.6531.000.292.293.386.252.327PM10.905.340.2921.000.136.351.041.683O3_1-.037.197.293.1361.000-.440.959-.075CO.545.440.386.351-.4401.000-.486.686O3_8-.158.198.252.041.959-.4861.000-.219PM2.5.899.260.327.683-.075.686-.2191.000結(jié)果分析: 對(duì)兩個(gè)模型結(jié)果的分析,得到影響AQI的主要因素,結(jié)論如下 PM2.5,PM10是影響AQI的最主要因素,而產(chǎn)生這種顆粒污染物的原因可能是化石燃料的燃燒,工廠廢氣,植被破壞導(dǎo)致沙塵等。 SO2,NO2的影響也不容忽視,NO2主要是汽車(chē)尾氣,而SO2則主要是煤的燃燒。顯然用這兩個(gè)主成分代替原來(lái)的6個(gè)變量,描述影響西安空氣質(zhì)量的原因,可以使問(wèn)題更近一步簡(jiǎn)化,明了。 由這些污染物的來(lái)源,自然可以推知影響西安空氣質(zhì)量的因素主要有這四類(lèi):燃料燃燒、機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣、城市揚(yáng)塵、工業(yè)廢氣排放。5.2.2季節(jié)及其他因素的影響(1)季節(jié)因素 通過(guò)對(duì)所給數(shù)據(jù)的分析,還發(fā)現(xiàn)西安環(huán)境空氣質(zhì)量好壞與季節(jié)、城市能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的關(guān)系十分密切:我們對(duì)西安地區(qū)從2010年1月到2013年4月的污染物指標(biāo)求取每個(gè)月的AQI平均值,并由此畫(huà)出AQI隨時(shí)間的變化情況圖: 我們從圖中可以看出大概每12個(gè)月份出現(xiàn)一次峰值,而每次峰值出現(xiàn)在冬季前后。也就是說(shuō),冬季污染最為嚴(yán)重。原因可想而知,冬季相對(duì)于其他季節(jié),需要燃燒大量煤炭進(jìn)行取暖,這就會(huì)產(chǎn)生大量污染。因此,季節(jié)也是影響空氣質(zhì)量狀況的因素。(2)工業(yè)因素 根據(jù)附錄中提供的西安各地區(qū)的AQI的變化,選擇有代表性的三個(gè)地區(qū)分別代表工業(yè)區(qū),城市和郊區(qū),然后對(duì)數(shù)據(jù)處理得到下面的變化趨勢(shì): 由上圖可知,各監(jiān)測(cè)點(diǎn)污染物濃度總體趨勢(shì)相近,可大致代表西安市的整體空氣質(zhì)量。再對(duì)比各個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn),長(zhǎng)安區(qū)的曲線位于最下端,小寨的曲線居中,而高壓鍋爐廠的曲線最高。說(shuō)明工業(yè)區(qū)的污染最為嚴(yán)重,其次是商業(yè)區(qū),而郊區(qū)污染由于遠(yuǎn)離工業(yè)污染,空氣質(zhì)量比較好。 上圖是西安各區(qū)生產(chǎn)總值與AQI的關(guān)系對(duì)比圖,大概趨勢(shì)為工業(yè)生產(chǎn)總值高的地區(qū),其AQI越大,也就是污染程度越高。綜合以上兩點(diǎn),可見(jiàn)城市能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)與空氣質(zhì)量有密切關(guān)系。5.3問(wèn)題三模型的建立與求解 西安空氣的AQI指標(biāo)是衡量西安空氣質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)。因此我們需要對(duì)西安的AQI指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè),而AQI指標(biāo)與二氧化硫,氮氧化合物及顆粒有著直接的關(guān)系,故而我們可以通過(guò)對(duì)6項(xiàng)污染物的預(yù)測(cè)來(lái)得出相應(yīng)的AQI的值,為了簡(jiǎn)便,我們開(kāi)始直接用AQI的歷史數(shù)據(jù)依據(jù)時(shí)間序列模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一周的值,但是通過(guò)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)有較大的誤差,進(jìn)一步對(duì)模型優(yōu)化,考慮6項(xiàng)污染物的數(shù)據(jù),來(lái)一起預(yù)測(cè)未來(lái)的大氣質(zhì)量,這樣會(huì)減小誤差,比較準(zhǔn)確。5.3.1模型:時(shí)間序列模型 首先,我們直接對(duì)AQI進(jìn)行預(yù)測(cè),即用原來(lái)的AQI的值來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的AQI值,并利用時(shí)間序列模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè),這種模型優(yōu)點(diǎn)在于比較簡(jiǎn)單,不用考慮其他因素。模型思想: y(t)=f(y(t-1),y(t-d))通過(guò)MATLAB工具箱,擬合來(lái)測(cè)試其誤差: 雖然大多數(shù)預(yù)測(cè)值在真值附近,還是有個(gè)別點(diǎn)的誤差比較大的,我們進(jìn)一步分析利用多個(gè)影響因素來(lái)擬合并預(yù)測(cè)AQI,即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。5.3.2模型:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型考慮到歷史AQI指標(biāo)具有明顯地非線性映射關(guān)系,因此考慮建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型去刻畫(huà)AQI指標(biāo)隨時(shí)間變化的關(guān)系。 模型的建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由輸入層、輸出層以及一個(gè)或多個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)互連而成的一種多層網(wǎng), 這種結(jié)構(gòu)使多層前饋網(wǎng)絡(luò)可在輸入和輸出間建立合適的線性或非線性關(guān)系。而本文就此建立三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸入層為SO2、NO2、PM10、CO、O3、PM2.5六項(xiàng)指標(biāo),輸出層為對(duì)應(yīng)的AQI的預(yù)測(cè)值,其示意圖如圖7所示: 圖5.3.1 三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖由相關(guān)文獻(xiàn),可得三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法:(1) 初始化網(wǎng)絡(luò)及學(xué)習(xí)參數(shù),給各連接權(quán)系數(shù)、及閥值、賦予 之間的隨機(jī)值。 (2) 隨機(jī)選取一模式對(duì),提供給網(wǎng)絡(luò)。 (3) 用輸入模式,連接權(quán)系數(shù)及閥值計(jì)算各隱含單元的輸出: (4)用網(wǎng)絡(luò)期望輸出,網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出計(jì)算輸出層的校正誤差(5)用和計(jì)算下一次的隱含層和輸出層之間新的連接權(quán)值及神經(jīng)元閾值:(6)用和計(jì)算下一次的輸入層和隱含層之間新的連接權(quán)值及隱含神經(jīng)元閾值:(7)隨機(jī)選下一個(gè)學(xué)習(xí)模式對(duì)提供給網(wǎng)絡(luò),返回到第(3)步,直至全部個(gè)模式對(duì)訓(xùn)練完。 樣本選?。?根據(jù)附錄5中全市平均數(shù)據(jù)作為樣本,為了檢驗(yàn)最終建立的網(wǎng)絡(luò)效果,我們共取最近的43天作為輸入端,取六項(xiàng)指標(biāo)的30項(xiàng)指標(biāo)和其AQI作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本。余下的最近13個(gè)樣品將用作檢驗(yàn)訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否可信。 模型的求解 利用建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),編寫(xiě)程序分別將預(yù)測(cè)的最近的13個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與實(shí)際值進(jìn)行比較,程序見(jiàn)附錄:利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)原來(lái)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真,得到仿真值,并與實(shí)際值對(duì)比,見(jiàn)圖,由此可得擬合效果良好。 圖5.3.2 AQI仿真對(duì)比圖 真實(shí)值93105981582439892預(yù)測(cè)值98.983107.95992.407157.331141.370100.16694.704 仿真值與預(yù)測(cè)之間的數(shù)值關(guān)系真實(shí)值148182145145141132預(yù)測(cè)值145.157185.070143.108148.132136.824134.904 從結(jié)果可以看出AQI預(yù)測(cè)與實(shí)際值相近,故我們可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)未來(lái)的AQI進(jìn)行預(yù)測(cè),這時(shí)候由于不知道未來(lái)SO2、NO2、PM10、CO、O3、PM2.5六項(xiàng)指標(biāo),故需要利用matlab對(duì)這六項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行擬合,用擬合的值作為輸入端,進(jìn)一步求出預(yù)測(cè)值,預(yù)測(cè)圖像見(jiàn)下表。(途中星號(hào)為未來(lái)六天的預(yù)測(cè)值) 表 未來(lái)AQI的預(yù)測(cè)值日期4月305月1日5月2日5月3日5月4日5月5日預(yù)測(cè)值15915710999115109 從總體走勢(shì)上看,雖然沒(méi)有未來(lái)的數(shù)值,但是還是比較符合整體的走勢(shì)的,由于未來(lái)幾天的污染物濃度是根據(jù)已有數(shù)值進(jìn)行擬合的,所以時(shí)間的增加,誤差會(huì)增大,在未來(lái)幾天內(nèi),我們可以把當(dāng)天的值也作為輸入端,以此可減小誤差,對(duì)模型進(jìn)行校正。5.4問(wèn)題四的解析 根據(jù)上面對(duì)空氣質(zhì)量的計(jì)算與分析,我們可以從以下方面給環(huán)境保護(hù)部門(mén)提出合理的建議。監(jiān)測(cè)方面: (1) 加強(qiáng)對(duì)空氣質(zhì)量的監(jiān)測(cè),從多方面進(jìn)行監(jiān)測(cè),這樣才更能反映空氣的質(zhì)量,當(dāng)污染較嚴(yán)重時(shí)及時(shí)告知民眾,并做好預(yù)測(cè)工作。 (2) 以提高監(jiān)測(cè)水平,完善空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)方法與信息發(fā)布機(jī)制。 (3) 加強(qiáng)組織,協(xié)調(diào)推進(jìn)。各級(jí)環(huán)保部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)組織領(lǐng)導(dǎo),建立工作協(xié)調(diào)機(jī)制,編制本轄區(qū)內(nèi)環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)能力建設(shè)方案,將各項(xiàng)工作任務(wù)分解落實(shí)到相關(guān)部門(mén)和單位,做到有部署、有檢查,發(fā)現(xiàn)問(wèn)題及時(shí)解決。 (4)定期評(píng)估,加強(qiáng)考核,及時(shí)掌握情況??刂瓶諝赓|(zhì)量方
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