基于混合优化模型预测PM2.5浓度

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随着经济的快速发展,城市化进程不断加快,环境问题日益受到人们关注.PM2.5是衡量空气质量的一项重要指标,它是空气中直径小于等于2.5um的固体或液滴的总称,大气中PM2.5浓度高表明环境污染严重.PM2.5将会给人们的健康带来巨大的危害.因此,如何合理有效的预测PM2.5的浓度具有十分重要的意义.本文通过研究合肥市四个站点的PM2.5浓度,提出混合预测模型以提高模型的预测精度和稳定性.在数据预处理中使用EEMD、WD和SSA三种方法去除原始数据的高频噪声,同时使用模糊熵度量方法提高建模效率,节约计算资源.预测过程使用了常用的几种人工神经网络以及性能优良的支持向量机回归.通过实验的方式选择出在各个站点均表现优良的神经网络ELMAN作为最终的预测方法.为了避免传统优化算法容易陷入局部最优等问题,提出GAPSO混合优化算法用以优化神经网络输入层与隐含层的权值和隐含层与输出层之间的阈值.比较FEEMD-ELMAN-GA、FEEMD-ELMAN-PSO和FEEMD-ELMAN-GAPSO三种混合优化预测模型在4个站点的预测结果.通过最终的实验结果表明,采用数据预处理模块以及混合优化算法的模型在预测的精度均优于单一的预测模型.本文提出的模型在PM2.5浓度预测上取得了良好的效果.
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