針對(duì)未來(lái)PM2.5質(zhì)量濃度的預(yù)測(cè),首先,為了使結(jié)果更加準(zhǔn)確并且貼近實(shí)際,構(gòu)建時(shí)間序列模糊信息粒模型,對(duì)4個(gè)不同的季度的歷史指標(biāo)進(jìn)行模糊�；幚�;接著,建立支持向量機(jī)的回歸預(yù)測(cè)模型,分別對(duì)模糊粒子參數(shù)LOW、R、UP進(jìn)行回歸預(yù)測(cè),并采取K折交叉驗(yàn)證法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,得到2019年的PM2.5質(zhì)量濃度預(yù)測(cè)數(shù)據(jù);最后,設(shè)計(jì)循環(huán)算法進(jìn)一步預(yù)測(cè)出2020-2022年的指標(biāo)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù).其中,2020年P(guān)M2.5質(zhì)量濃度均值浮動(dòng)范圍在23～101之間,在2012年基礎(chǔ)上降低了2%～77%左右,基本達(dá)到空氣質(zhì)量改善目標(biāo)要求. 

【文章來(lái)源】：蘭州文理學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019,33(04)

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【部分圖文】：

圖１糊信息粒的空氣質(zhì)量模型思路圖

圖２全季ＰＭ２．５質(zhì)量濃度與時(shí)間變化圖

圖２全季ＰＭ２．５質(zhì)量濃度與時(shí)間變化圖圖３數(shù)據(jù)模糊�；螅校停玻禃r(shí)間序列變化圖季節(jié)分類進(jìn)行分別預(yù)測(cè)．３基于ＳＶＲ算法對(duì)ＰＭ２．５濃度的預(yù)測(cè)３．１研究思路本文使用ＳＶＲ算法對(duì)未來(lái)５年的ＰＭ２．５濃度進(jìn)行預(yù)測(cè)，檢驗(yàn)京津冀地區(qū)的大氣治理是否會(huì)達(dá)到治理目標(biāo)，具體思路如圖４所示．在此，采用的是林智仁（ＣＪＬｉｎ）等人開(kāi)發(fā)的ＬＩＢＳＶＭ工具箱和ＶｉｓｕａｌＣ＋＋的編譯器，以上文得到的２０１７－２０１８年冬季的�；瘯r(shí)間序列為例，使用ＭＡＴＬＡＢ中的ＬＩＢＳＶＭ工具箱分別對(duì)模糊粒子參數(shù)ＬＯＷ、Ｒ、ＵＰ進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)．針對(duì)最佳懲罰因子Ｃ和函數(shù)ｇ的選擇，采�。苏劢徊骝�(yàn)證的方法先粗略選取參數(shù)，再根據(jù)所得結(jié)果進(jìn)行分析，進(jìn)一步縮小范圍來(lái)進(jìn)行精細(xì)的參數(shù)選擇．針對(duì)訓(xùn)練集和測(cè)試集的選取，將每個(gè)季度前四分之三作為訓(xùn)練集，后四分之一作為測(cè)試集，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練．最后，為了預(yù)測(cè)２０２２年冬季ＰＭ２．５質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)，本文設(shè)計(jì)算法，先將２０１９年數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)出來(lái)，再對(duì)２０２２年進(jìn)行預(yù)測(cè)，得出２０２２年冬季ＰＭ２．５指標(biāo)，并與空氣質(zhì)量改善目標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，檢驗(yàn)ＰＭ２．５指標(biāo)是否能在２０１２年的基礎(chǔ)上降低４５％左右．圖４基于ＳＶＲ算法對(duì)ＰＭ２．５濃度的預(yù)測(cè)９１第４期郝曉露等：基于模糊時(shí)序的ＳＶＲ模型對(duì)空氣質(zhì)量的預(yù)測(cè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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