近年來中國部分省市霧霾頻發(fā),PM2.5濃度的實(shí)時(shí)檢測和發(fā)布越來越無法滿足民眾的出行需求,需要一種及時(shí)有效的PM2.5濃度預(yù)測機(jī)制和方法。PM2.5受到氣象元素、空氣中其他污染物等多重復(fù)雜因素的影響,其生成涉及到大量的非線性化學(xué)與光化學(xué)動(dòng)力學(xué)過程,蘊(yùn)含著混沌性,因此,對(duì)PM2.5濃度的預(yù)測顯得極其困難。為了能夠有效地預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)PM2.5濃度狀態(tài)變化趨勢,通過引入混沌理論及混沌時(shí)間序列預(yù)測方法,建立對(duì)PM2.5濃度的多元時(shí)間序列預(yù)測模型,以北京地區(qū)PM2.5小時(shí)濃度為預(yù)測對(duì)象實(shí)現(xiàn)其短期預(yù)測。首先根據(jù)空氣系統(tǒng)的復(fù)雜性,從復(fù)雜系統(tǒng)角度出發(fā),提出一種多維因素的預(yù)測建模思路,將PM2.5及其影響因子盡可能全面的考慮進(jìn)來,挖掘空氣系統(tǒng)相空間規(guī)律,并在此基礎(chǔ)上建立預(yù)測模型。第一,為了能夠充分挖掘空氣系統(tǒng)演化軌跡,根據(jù)相空間重構(gòu)技術(shù),將相關(guān)單元的混沌時(shí)間序列相空間擴(kuò)充到多元時(shí)間序列相空間中,構(gòu)建多元時(shí)間序列相空間矩陣。第二,采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測多元相空間中的狀態(tài)點(diǎn),將上一個(gè)相空間狀態(tài)點(diǎn)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入,下一個(gè)相空間點(diǎn)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出,依次來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)并將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)用來預(yù)測試樣本相空間狀態(tài)點(diǎn),... 

【文章來源】：西北師范大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

F 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多元混沌時(shí)間序列模型構(gòu)網(wǎng)絡(luò)屬于向前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型，是一種由輸入層、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有逼近任意的非線的難以解析的規(guī)律性，其次它具有良好的泛化能處理非線性函數(shù)逼近問題具有良好的效果，對(duì)原合能力，尤其在對(duì)有噪聲的序列時(shí)，RBF 神經(jīng)BF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于時(shí)間序列預(yù)測問題，因時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測研究，其 RBF 網(wǎng)絡(luò)輸入輸出結(jié)11w

iHi2i 圖 3-3 基于 RBF 多元混沌時(shí)間序列的預(yù)測模型圖3 預(yù)測模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)（1）均方根誤差做回歸分析，常用的誤差主要有均方根誤差指標(biāo)，為了有效評(píng)價(jià)本型，采用均方誤差指標(biāo)。均方根誤差是數(shù)據(jù)序列與真實(shí)值之間的關(guān)系量預(yù)測值同真值之間的偏差程度，RMSE 的值越小，說明預(yù)測模型描具有更好的精確度，其表達(dá)式如下：2 1/211( [ ] )1Mi itRMSE b cM 中，M 為預(yù)測的點(diǎn)數(shù)，ib 為是時(shí)間序列實(shí)際觀測值，ic 是對(duì)應(yīng)的預(yù)（2）平均絕對(duì)誤差平均絕對(duì)誤差（MSE）是絕對(duì)誤差的平均值。能夠更好的反應(yīng)預(yù)測

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3042865