【摘 要】
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近年来,随着环境恶化带来的一系列问题,更好地了解环境变化趋势可以为政府提供环境保护对策。而环境污染指数是衡量环境污染程度的重要指标,能够实时查看环境污染指数、预测
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近年来,随着环境恶化带来的一系列问题,更好地了解环境变化趋势可以为政府提供环境保护对策。而环境污染指数是衡量环境污染程度的重要指标,能够实时查看环境污染指数、预测其变化趋势是亟待解决的首要问题。基于网络平台建立空气质量检测与预测网站不但方便民众查看也为科研人员提供了重要的科学依据。本文开发了基于互联网的在线数据采集系统。为了获取各个行政区环境污染指数的数据,我们采用JAVA语言编写程序代码,借助PM2.5.in网站所提供的API接口设置采集城市以及采集数据所需的间隔时间,对环境污染指数进行实时采集。考虑到传输的数据量较大且对数据的安全性要求较高,最终在参数传入方式上选择用POST。在数据预处理过程中,大量数据缺失为后台算法预测带来很大的麻烦,故采用ARX模型插值法对缺失数据进行插补。后台选用Python中的Tornado服务器对超文本标记语言进行交互,在前端与后台融合过程中需要解决的问题是计算时间过长以及数据格式转换。本文通过多线程优化以及AJAX技术实现异步通信数据交换,进而解决计算时间过长的问题;在数据格式转换问题上选用轻量级的JSON数据交换格式。本文所设计的软件平台优势在于将网络数据挖掘技术应用于空气质量的预测。将采集的环境污染指数分为历史数据和预测两个部分。历史数据是研究的数据基础;本文采用最小二乘(Least Squares,LS)和遗忘因子递推辨识(Recursive Forgetting Factor,RFF)两种算法对历史数据进行实时预测。此外,该系统在时间和空间上能够进行多尺度预测。数据的持续更新也会使平台显示的预测精度更高。通过实验证明,本文所建立的空气质量动态预测软件开发平台在实际应用中对使用者会有一定的指导作用。
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