發(fā)布時(shí)間：2018-06-20 11:59

  本文選題：空氣質(zhì)量指數(shù) + 統(tǒng)計(jì)分析　； 參考：《蘭州大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著我國大部分地區(qū)霧霾天氣的頻繁出現(xiàn),環(huán)境問題已經(jīng)引起人們的普遍關(guān)注。如何有效的防控日益嚴(yán)峻的空氣污染所帶來的危害和影響,是當(dāng)今社會(huì)亟待解決的熱點(diǎn)問題。對(duì)空氣質(zhì)量進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè)、預(yù)報(bào)和控制是改善大氣質(zhì)量的核心手段。本文主要對(duì)北京、上海、廣州、蘭州四個(gè)代表性城市的空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)進(jìn)行相關(guān)的統(tǒng)計(jì)分析,并對(duì)其未來五天內(nèi)空氣質(zhì)量變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)研究,在針對(duì)大氣污染的防控工作上有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。首先文中對(duì)四個(gè)城市一年的日AQI進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。研究發(fā)現(xiàn)四個(gè)城市的日AQI變化存在很大的差異。特別地,北京市的空氣質(zhì)量指數(shù)變化幅度最大,四級(jí)以上的污染天氣最多;廣州市整體空氣質(zhì)量較好,四級(jí)以上污染天氣最少;同一城市冬季的空氣質(zhì)量較差,高污染天氣較多。針對(duì)這些研究結(jié)果,文中提出了幾點(diǎn)建議。為了能夠做好空氣質(zhì)量的預(yù)報(bào)工作,本文對(duì)四個(gè)城市實(shí)時(shí)AQI根據(jù)季節(jié)的劃分分別進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究。首先利用EMD分解技術(shù)以及歸一化原理對(duì)不同的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行了預(yù)處理;然后利用基于人工智能算法優(yōu)化的SVM模型對(duì)各城市空氣質(zhì)量指數(shù)的季節(jié)性進(jìn)行了五天的多步預(yù)測(cè);最后利用誤差評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)對(duì)各模型的預(yù)測(cè)性能進(jìn)行了比較。研究表明:對(duì)于不同城市的AQI季節(jié)性的預(yù)測(cè)研究并不存在一個(gè)最優(yōu)的、通用的模型,但經(jīng)過優(yōu)化的SVM模型預(yù)測(cè)精度高于SVM模型的預(yù)測(cè)精度,且預(yù)測(cè)模型的一步預(yù)測(cè)優(yōu)于多步預(yù)測(cè)的效果。
[Abstract]:With the frequent occurrence of smog weather in most areas of China, environmental problems have attracted widespread attention. How to effectively prevent and control the increasingly severe air pollution caused by the harm and impact, is a hot issue to be solved. Effective air quality monitoring, prediction and control are the core means to improve air quality. This paper mainly analyzes the air quality index (AQI) of four representative cities in Beijing, Shanghai, Guangzhou and Lanzhou, and forecasts the trend of air quality change in the next five days. It has some practical application value in the prevention and control of air pollution. Firstly, the paper makes a statistical analysis on the daily AQI of four cities in one year. The study found that there are great differences in daily AQI changes in four cities. In particular, Beijing has the largest change in the air quality index, with the most polluted weather over four levels; Guangzhou has a better overall air quality and the least polluted weather above grade four; the air quality of the same city is poor in winter. High pollution weather is more frequent. In view of these research results, some suggestions are put forward in this paper. In order to forecast the air quality, the real time AQI of four cities is predicted according to the seasonal division. Firstly, different data sequences are preprocessed by using EMD decomposition technique and normalization principle, and then the seasonal air quality index of cities is predicted by SVM model based on artificial intelligence algorithm in five days. Finally, the prediction performance of each model is compared by using error evaluation standard. The results show that there is not an optimal and universal model for the seasonal prediction of AQI in different cities, but the prediction accuracy of the optimized SVM model is higher than that of the SVM model. The one-step prediction of the prediction model is better than that of multi-step prediction.
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：X51

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本文編號(hào)：2044179