【摘 要】
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随着经济的快速发展,工业的污染源和排放量也逐渐增多,使得空气污染问题越加凸显。空气质量不断恶化对国民经济可持续发展及人民的身体健康都造成了巨大影响,对空气质量预测不仅可以为相关职能部门提供未来一段时间的空气质量指数及各污染物浓度信息,助力其有效的开展防护工作;同时也提高公众对当前空气质量形式严峻的意识,提高人民参与到空气质量乃至各项环境保护的积极性。因此,建立高精度的预测模型对空气污染的防控和保护
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随着经济的快速发展,工业的污染源和排放量也逐渐增多,使得空气污染问题越加凸显。空气质量不断恶化对国民经济可持续发展及人民的身体健康都造成了巨大影响,对空气质量预测不仅可以为相关职能部门提供未来一段时间的空气质量指数及各污染物浓度信息,助力其有效的开展防护工作;同时也提高公众对当前空气质量形式严峻的意识,提高人民参与到空气质量乃至各项环境保护的积极性。因此,建立高精度的预测模型对空气污染的防控和保护有着重要作用。本文以提高空气质量预测精度为目标,首先在已有研究基础上发现空气质量指数及主要污染物具有线性及非线性的复合特征,以具有代表性的空气质量指数及首要污染物浓度为例,选择了具有线性预测特征的ARIMA模型和非线性预测特征的BP神经网络模型对空气质量指数及首要污染物浓度进行单一模型预测。再将两个模型进行组合,构造出ARIMA-BP神经网络组合模型对其进行预测。在组合模型中,本文提出了两种不同组合方式的模型:串联组合模型和并联组合模型,并引入遗传算法优化并联组合模型的权重,最后对比各模型的预测结果。结论表明:引入遗传算法可以有效的优化组合模型的权重,优化后的组合模型精度高于单一模型,证实空气质量指数及主要污染物具有线性和非线性的复合特征,且非线性特征高于线性特征。本文构造组合预测模型,以期为空气质量准确预测提供了一种新的参考方法。
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