【摘 要】
：
随着我国经济的快速发展以及城市化进程的不断加快,空气污染问题变得愈发严峻。近年来,多地频发的雾霾天气,不仅对人们的日常出行及城市交通管理造成很大影响,更对人体健康有着极大危害。空气质量指数作为衡量空气质量的重要指标,其大小反映了空气污染的水平。因此利用科学的方法预测空气质量指数,对居民健康出行及城市环境治理有着重要的指导意义。为了更准确地预测空气质量指数,本文在综合考虑多种空气质量指数影响因素的基
论文部分内容阅读
随着我国经济的快速发展以及城市化进程的不断加快,空气污染问题变得愈发严峻。近年来,多地频发的雾霾天气,不仅对人们的日常出行及城市交通管理造成很大影响,更对人体健康有着极大危害。空气质量指数作为衡量空气质量的重要指标,其大小反映了空气污染的水平。因此利用科学的方法预测空气质量指数,对居民健康出行及城市环境治理有着重要的指导意义。为了更准确地预测空气质量指数,本文在综合考虑多种空气质量指数影响因素的基础上,以杭州市2021年3月—2022年6月的空气质量指数、污染物浓度及气象条件数据为研究对象,提出一种基于改进麻雀搜索算法（Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA）优化BP神经网络的方法。首先利用麻雀搜索算法的全局搜索性能对BP神经网络的权值和阈值进行优化,解决了传统BP神经网络在预测空气质量指数过程中出现的收敛速度慢,易陷入局部最优等问题。同时针对麻雀搜索算法在优化过程中的缺陷,引入混沌映射和优化策略增强算法的全局搜索及收敛能力,进一步提高预测性能。然后利用灰色关联分析法的特征提取能力提取模型预测指标,并以此确定BP神经网络结构,构建基于改进后的麻雀搜索算法与待优化的BP神经网络相结合的空气质量指数预测模型（ISSA-BP）。最后运用ISSA-BP模型预测杭州市的空气质量指数,实验结果表明,该模型的预测精度有显著提升,其预测精度和拟合优度相较于其他模型最优,预测误差最小,同时也为大气污染防治提供了新的预测方法。
其他文献
近年来,随着经济与科技的快速发展,影像技术以前所未有的力度影响着我们的日常生活,图像的成像技术逐渐成为研究热点。超分辨率重建算法就是在软件层面上来提高图像的质量,是一个经典的计算机视觉任务。生成对抗网络的研究促进了超分辨率技术的发展,基于生成对抗网络的超分辨率算法解决了传统算法重建图像纹理平滑、感知效果差的问题,但是由于生成对抗网络训练不稳定、生成网络学习能力差的问题,导致重建图像还存在着纹理缺失
由于二氧化碳的大量排放,导致生态环境急剧恶化,因此很多国家开始建立碳交易市场以促进碳减排工作的进行。当前国内碳交易已从试点拓展到全国统一市场,这意味着我国碳市场的发展将面临着更大的挑战和困难。进一步完善碳交易机制并丰富碳交易产品,将提升我国在碳交易市场的地位,而合理的碳金融衍生品定价是推出相关金融产品的基础。目前我国碳现货市场已趋于成熟,所以本文以碳期权作为研究对象,致力于助力国内碳市场的完善。由
移动机器人作为信息时代的高智能化产物受到了研究人员的极大关注,随着人工智能技术和各种硬件设备的进步和发展,移动机器人所具备的功能已经不在简单化和单一化,而是更加多样化和智能化,并且移动机器人在各个领域得到了广泛地应用。近年来我国的农业结构正在朝着数字化方向转变,植物工厂是一种搭载信息技术来培育农业作物的数字化产业基地,而智能化的移动机器人将在植物工厂中对农作物的生长发育监测发挥出巨大作用。为了实现
大数据时代下,深度学习在各行各业均表现出卓越的性能,其安全性也引发了广泛关注。对抗样本的发现严重限制了深度学习模型在安全敏感场景下的应用,这极大阻碍了深度学习的发展。对于对抗样本的防御,目前主流的方法更关注优化模型的训练权重,而忽略了深度学习模型本身的网络架构对鲁棒性的重要影响。很少有工作专注于从深度神经网络的架构方面提高其鲁棒性。本文的工作主要集中关注于深度神经网络的架构鲁棒性,基于网络架构搜索
随着金融市场的不断完善,投资者对期权的要求不断提高,越来越多的奇异期权开始涌现。相较于传统的欧式期权、美式期权,它们有着更加灵活多变的行权条件与形式,并因此得到了广大投资者的青睐。障碍期权在奇异期权中具有一定的代表性。由于其附加的可行权条件,它的价格与相应的普通期权相比更加便宜,在全球交易所以及场外交易（OTC）市场上障碍期权的身影到处可见,许多公司利用各类障碍期权来对冲风险。另一方面,对障碍期权
随着全球变暖和城市热效应对气温的影响日益增大,由于天气变化而造成的经济损失也逐渐增多,推出天气衍生品能够很好地改善这类问题。天气衍生品是一种金融工具,它的收益取决于某些基础天气指数的价值。对于天气衍生产品的研发,中国尚处于初步探索阶段。中国天气市场上用于规避天气风险的大多是保险合约,但并不适用于非灾难性的天气事件,故天气衍生品作为新型的天气风险管理工具表现出极大的应用价值。天气衍生品定价精度主要取
微分方程广泛运用于日常生活中的各个领域,尤其是在应用数学领域。分支问题不仅存在于连续的动力系统中,而在离散系统中也有着更为丰富的动力学性质。本文主要研究两类离散捕食模型的局部稳定性和分支问题,主要内容有:第一章主要讲述了本文研究的动力系统和微分方程的研究背景,意义和研究的主要工作。第二章介绍了动力系统的基础知识,中心流形定理和分支理论。第三章先用半离散化法将一个连续系统离散化,我们对离散模型进行研
为了实现国家提出的电网智能化和节能减排的目标,满足用户和供电公司在日常生活中对于智能测量和供给侧的需求,智能化负荷监测便成了一个急需解决的问题之一。在此背景下,非侵入式负荷监测技术为智能化负荷监测提供了可能的解决方案。非侵入式负荷监测是一种通过分析某个区域一段时间内的总功耗,来获取该区域内单个负荷的状以及估计其功耗的方法。该方法可以很方便、快捷地为用户和供电公司提供负荷运行情况,并使供电公司和用户
乳腺癌因其高发病率、高致死率的特点,已对广大女性的身心健康造成了严重威胁。早期乳腺精准筛查和诊断有助于提高乳腺癌患者治疗效果并降低乳腺癌的致死率,其中,乳腺X线摄影是非常重要的筛查方式。早期乳腺X片临床诊断效果完全依赖于放射科医师的阅片经验,后来不断研发升级的计算机辅助诊断（Computers Aided Diagnosis,CAD）系统能从客观角度协助医生进行更高效地诊断。本文围绕乳腺X片中病灶
随着城镇化脚步的加快,土地和劳动力结构发生变革,对农作物的产量造成冲击。花生是我国重要的油料作物,准确预测其产量对于指导农业生产具有重要的现实意义。本文对河南省花生生产能力的影响因素进行研究,并建立新陈代谢的灰色马尔可夫模型对其产量进行预测。首先,选取影响河南省花生生产的主要因素,利用灰色关联分析法对其进行关联度分析;其次,对传统的灰色模型进行背景值优化,并利用马尔可夫过程对模型进行二次优化,建立