【摘 要】
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空气污染是当前人们最关心的问题之一。随着大气污染物成因的日益复杂和种类的不断增加,如何综合利用海量的监测数据对空气质量进行分析和预测是许多研究领域的关键问题。京津冀地区是中国的政治文化中心,是中国北方经济的重要核心区,也是空气污染状况最突出、防治需求最迫切的地区。预测大气污染物浓度,防止严重污染事件的发生,进行有效的空气质量控制已经成为当务之急。本文基于京津冀地区2015年至2018年的空气污染物
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空气污染是当前人们最关心的问题之一。随着大气污染物成因的日益复杂和种类的不断增加,如何综合利用海量的监测数据对空气质量进行分析和预测是许多研究领域的关键问题。京津冀地区是中国的政治文化中心,是中国北方经济的重要核心区,也是空气污染状况最突出、防治需求最迫切的地区。预测大气污染物浓度,防止严重污染事件的发生,进行有效的空气质量控制已经成为当务之急。本文基于京津冀地区2015年至2018年的空气污染物浓度数据、气象数据及排放清单数据,首先进行了该地区空气污染物的时空特征分析。空间维度上,采用空间自相关及克里金插值法,分析了该地区各城市PM2.5排放量及浓度的分布特点和空间聚集现象。时间维度上,采用小波分析方法,对各个城市AQI时间序列进行分解及重构,研究了各个城市的年度、季节、月度变化特征,并通过小波方差进行多时间尺度分析,发现了该地区各个城市存在30d和250d的震荡周期。为了能够更加综合全面的考虑时间和空间两个维度对空气质量的预测影响,本文设计了一个由反卷积网络和长短期记忆网络结合的Deconv-LSTM模型作为弱分类器,并采用Ada Boost集成算法进行集成的集成式Deconv-LSTM空气污染预测模型,该模型中以深层神经网络的结构来实现对大数据的充分利用,底层反卷积神经网络用来提取输入数据在空间维度的特征关联;上层长短期记忆网络用来提取输入数据在时间维度上的特征关联,从而实现了对空气质量数据的时空融合性预测。最后,通过实验分析验证了本文提出的集成式Deconv-LSTM空气污染预测模型,与经典的LSTM、ARIMA、BP神经网络、SVM支持向量机几个传统预测模型和算法相比较,有更高的准确性和更好的性能。
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