【摘 要】
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对PM2.5浓度造成影响的因素有很多,导致PM2.5浓度的表现形式复杂而多变。如何对PM2.5浓度及其相关影响因素进行分析,找到内部存在的规律,进而实现对PM2.5浓度进行预测,对于改善居民空气质量、促进人民健康发展都具有及其重要的意义。通过以北京市污染物浓度、气象数据作为研究对象,提出一种基于相关性递归SVM的PM2.5浓度预测神经网络模型,该方法充分考虑空气质量演变特征的动态关联关系,从而提高
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对PM2.5浓度造成影响的因素有很多,导致PM2.5浓度的表现形式复杂而多变。如何对PM2.5浓度及其相关影响因素进行分析,找到内部存在的规律,进而实现对PM2.5浓度进行预测,对于改善居民空气质量、促进人民健康发展都具有及其重要的意义。通过以北京市污染物浓度、气象数据作为研究对象,提出一种基于相关性递归SVM的PM2.5浓度预测神经网络模型,该方法充分考虑空气质量演变特征的动态关联关系,从而提高了PM2.5浓度预测问题的精确性和稳定性。主要研究工作如下。首先,为解决污染物数据稀疏的问题,基于其他污染物与气象数据之间存在的相关性和“地理第一定律”原理,提出了基于空间转换的插值方法。针对存在缺失值的数据集,采用区域划分的方法对数据进行区域划分,挖掘各个区域之间的规律,最后利用反距离加权方法（IDW）结合其他区域的数据对缺失值所在区域进行插值。其次,基于气象因素和其他污染物浓度对PM2.5浓度变化的影响,将相关性引入SVM-RFE中,构建基于相关性的支持向量机递归特征消除（C-SVM-RFE）方法,对基于支持向量机特征消除方法（SVM-RFE）进行改进,解决了前期因为SVM-RFE中噪声较多,导致的关键特征容易被误删的问题。再次,通过FCM方法对特征进行聚类分组,建立长短期记忆人工神经网络预测模型,对PM2.5浓度进行预测。该模型引入dropout机制解决了LSTM容易过拟合的问题。最后,实验采用2013年3月1日至2017年2月28日北京十二个监测站的真实气象数据和空气污染物浓度数据,通过与其他PM2.5浓度预测模型的结果对比,证明了本文提出的模型在插值和预测PM2.5浓度方面的准确性,验证了本文提出方法的有效性。
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