PM2.5预测相关论文
精准把握PM2.5污染的动态演变规律对政府和企业的大气污染防治决策至关重要.因此,本文提出了基于多源数据特征驱动及多尺度分析的......
聚焦突发事件的污染物排放数据，融合气象信息，探索突发性大气污染对周围沿海环境质量预测的影响。在已有研究成果的基础上，提出了一种......
随着经济发展和工业化水平提高，空气污染问题日渐凸显。其中PM2.5对人类健康以及生产生活有较大影响，因其具有非线性、多因素影响等......
近年来,空气污染问题逐渐突显,对人们的影响越来越大。造成雾霾的主要原因是空气中的悬浮颗粒物,即PM10和PM2.5。由于雾霾严重影响......
可吸入细颗粒物PM2.5,其形成与扩散既受人类生产活动影响也受季节气候条件影响,PM2.5浓度变化具有规律与随机交互的非线性特征,传......
近年来,环境问题日益严重,雾霾污染问题对环境、人类健康和社会经济都有严重的不利影响,国家和政府为了治理雾霾污染,已经采取了很......
当前,人们的生活品质正伴随着社会经济和工业化的快速发展而不断提高,但是城市大气污染也日益严重,一方面给环境空气质量监控带来......
支持向量机(SVM)是一种监督学习的方法,以统计学习理论为基础,主要用于进行分类和回归分析,是处理非线性回归的一种有效方法.近年......
目前空气污染严重,为了实时监测空气质量,保证人们的生活健康,提出了一种新的神经网络预测模型来提高PM2.5的预测精度.通过PCA降维......
在空气污染指数的监测中,传统单项预测方法不能反映PM 2.5质量浓度与复杂因素的非线性关系,文章提出一种基于赋权K近邻(K-nearest ......
针对PM2.5预测的非线性不确定特点,提出基于改进粒子群优化BP神经网络的空气PM2.5浓度预测模型.引入混沌映射和对立学习改进粒子群......
为提升BP神经网络对PM2.5浓度预测的准确度,提出一种基于遗传算法的多因子PM2.5浓度预测模型。利用遗传算法的全局搜索特性,得到最......
在城市空气质量预测中,ρ(PM2.5)会受到气象条件和时间周期的影响.选取北京市全市为实验区域,对多种污染物浓度特征、时间特征及天......
可入肺颗粒物(PM2.5)是指空气动力学当量直径小于或等于2.5微米的细颗粒。PM2.5能够长期存在于空气当中,其在空气中浓度越高表明空......
当今社会经济处于高速发展状态,这得益于大量的工业生产带来的经济效应。但工业生产伴随着空气污染物的排放,使得空气质量遭到了严......
近年来,我国雾霾问题被推上高潮,其中京津冀地区为PM2.5污染的重灾区。为提高雾霾预警准确率,间接降低雾霾天气对人们生产生活造成......
哈尔乌素露天煤矿作为我国储煤量、开采量均处于前列的大型露天矿,对于内蒙古乃至全国的能源供给具有重要作用。随着采量增大和设......
近几年,环境污染问题成为人们关注的焦点,尤其是雾霾问题,时刻影响着人们的身体健康和生活质量。因此,建立空气污染预警系统成为重......
鉴于人们对居住建筑室内空气品质的重视以及针对居住建筑室内PM2.5浓度预测及分析评价软件的较为匮乏,本研究开发了界面友好、操作......
环境影响评价工作是对工业污染物进行源头控制的重要环节，是工业项目建设准入的一把钥匙，做好环境影响评价工作，是对工业源进行有效的......
基于广义可加模型将自回归移动平均、自回归条件异方差与非参数自回归三个单一预测模型的预测结果进行组合,并分别用三个单一模型......
为了准确描述空气污染物PM2.5的浓度变化规律,运用一阶微分方程和时间序列理论,建立PM2.5浓度预测模型。通过OLS线性回归试解模型......
针对雾霾天气愈发严重及难以预测的问题,提出一种以GA（遗传算法）优化支持向量回归机（SVR）参数的预测模型.首先利用因子分析对气象因子......
针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,结合雁群启示粒子群算法和扩展粒子群算法提出了基于雁群启示的扩展粒子群(GeEPSO)算法。该......
本文目的是了解重庆市主城区的空气质量变化规律和污染天气的分布情况,掌握污染因子浓度的变化趋势和周期性;以及定量分析机器学习......
空气质量预测是当前环境可持续领域研究的热点与难点,特别是PM2.5预测对居民健康与公共出行具有重要指导意义。政府为推动环境精细......
随着中国进入高速发展阶段,城市人口正在增长,工业和农业继续快速发展,PM2.5和许多分子和其他物质大幅增加。这些事件的发生表明环......
目前多数PM2.5浓度预测模型仅利用单个站点的时间序列数据进行浓度预测,并没有考虑到空气质量监测站之间的区域关联性,这会导致预......
为了能及时、准确的估算出PM2.5浓度及污染等级,分别构建了K最邻近模型(KNN)、BP神经网络模型(BPNN)、支持向量机回归模型(SVR)、......
针对空气中PM 2．5浓度预测问题，提出了基于 T‐S模糊神经网络的预测方法．以宝鸡市监测站每小时监测数据为研究对象，进行PM 2．5小时浓度......
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DGM（1，1）模型的齐次指数变化规律是造成其难以有效模拟随机波动序列的主要原因，而以模拟值作为累减参数的还原方式则是导致其模拟性能......
近年来,PM2.5已经严重影响到了人们的生活和出行,大气环境污染问题较为严重。我国一些大中型城市的年均PM2.5浓度已经远远高于世界......
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随着智慧城市建设的不断深入,物联技术广泛应用,利用大数据、机器学习技术解决实际问题受到广泛关注,本论文着眼于智慧城市建设中......
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针对目前多数PM2.5预测模型泛化能力较差的问题,提出基于U-net神经网络模型的PM2.5逐小时浓度值预测模型。该模型通过引入历史风场......
PM2.5要素对空气质量影响较大。PM2.5浓度变化是多种因素作用的结果,且过程突发、非线性,具有明显的不确定性,难以使用传统的方法......
空气质量的恶化正在一步步的威胁我们的正常工作和生活,这一现象在中国和印度这样的低产能的发展中国家更为严重。而空气污染的研......
近几年环境污染问题越来越严重,其中大气污染问题尤为突出,大气污染严重影响了我们的健康生活,虽然相关部门已经实施了很多措施控......
随着我国城市化和工业化的快速发展,城市空气污染问题越来越严重.PM2.5作为空气污染的主要污染物之一,严重危害着人类的身体健康,......
近年来,随着我国经济快速发展,工业化和城市化进程加快,以PM2.5为主的空气污染问题越来越突出,严重影响人民的生产和生活。因此实......
提出一种基于深度信念网络(deep belief networks,DBNs)的区域PM2.5日均值预测方法,讨论了训练数据选择方式,并优化了DBNs参数设置......
在医疗环境中病员在室内停留的时间占全天的80%以上,因此开展室内空气质量的研究对病员康复具有重要意义。现有的PM2.5预测方法主......
针对通过数值方法对PM2.5进行预测已经取得了良好的效果,但相关模型重视时间影响因子而对空间影响因素的关联性考虑不足的问题,该......
提出一种基于多基因遗传规划的空气质量预测模型.采用沈阳市及其周边地区11个监测站的空气质量数据和气象条件数据进行模型训练和......
针对使用传统预测方式,对空气中PM2.5的质量浓度进行预测,难以获得准确的结果这样的问题,提出了一种基于误差反向传播神经网络的PM......
