【摘 要】
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现阶段我国更加注重经济的高质量、可持续发展,生态环境保护工作日益重要。分析污染物浓度变化趋势,预先评价未来空气质量是环保工作的重要环节,可为政府等职能部门制定施行环保政策提供理论依据。因此,对于污染物的预测研究满足当前政府环保工作的迫切需求,具有重要意义。但是目前的污染物预测研究在运用各污染物间潜在关系及污染物数据的前后依赖关系两个方面尚显不足,本文针对这些问题开展了基于敏感参数发现的污染物预测研
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现阶段我国更加注重经济的高质量、可持续发展,生态环境保护工作日益重要。分析污染物浓度变化趋势,预先评价未来空气质量是环保工作的重要环节,可为政府等职能部门制定施行环保政策提供理论依据。因此,对于污染物的预测研究满足当前政府环保工作的迫切需求,具有重要意义。但是目前的污染物预测研究在运用各污染物间潜在关系及污染物数据的前后依赖关系两个方面尚显不足,本文针对这些问题开展了基于敏感参数发现的污染物预测研究工作。现实情况中多种污染物具有相同排放源,污染物间往往存在潜在关联关系,一种污染物的变化可能反映另一种污染物变化,将与一种污染物具有较强关联关系的其它污染物称为其敏感参数,因此可应用污染物与其敏感参数间的潜在关系进行预测工作。现有的污染物预测方法并没有对此关系进行深入分析。针对此问题,本文提出了基于关联规则与相关系数分析的污染物敏感参数发现方法。首先应用关联规则算法对污染物指标数据集进行关联关系发现,初步挖掘出各污染物的敏感参数;然后应用皮尔逊相关系数法实现各污染物间相关性分析;最后将上述两种分析结果进行融合,以保证敏感参数的准确性及完备性。实验分析表明,该方法可有效挖掘出各污染物的敏感参数。现今污染物预测领域所用到的神经网络模型在构建时并未考虑污染物敏感参数因素,且污染物数据是在时间序列上具有前后依赖关系的数据,因此亟需研究一种将污染物敏感参数与其时序特点均充分融合的预测模型。针对此问题,本文构建了基于敏感参数发现的LSTM污染物预测模型。以待预测污染物及其敏感参数作为预测模型特征变量,开展了污染物预测研究,此处包含两部分工作:第一是对污染物未来具体浓度的预测;第二是对未来空气质量的预先评价。在对比实验中,本文模型相较于未经敏感参数发现的预测模型在对各污染物进行预测时,MAPE至少降低4.4个百分点,RMSE最低减少4.1,验证了本文预测模型在污染物预测工作方面的优越性;实验最后也展示了本研究中空气质量评价工作的结果。
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