基于神经网络的pm2.5质量浓度预测研究

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1、论文分类号：２学校代码；１０７０８学号：１３舱０４３巧Ａ鮮據乂爹＊５１］ＳＨＡＡＮＸＩＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＯＧＹＬ？一－占—一■一ｌｔｃＩＰ硕±学位论文＾基于神鋒网络的ＰＭ２．５巧量浓度预＾究＾齋ＩＩｈＷｒＩ指导教师姓名：杨授ｉｇＵｇｇＩＩ学科名称：计算技应用Ａ／ｉＨ论文提交曰期：２（Ｕ６６｜｜愚Ｗ■论文答辩日期＾：２０１６＾６自ＩＩ１Ｙ仰＿ｉＵＩ’＇—ｆ？ｉＨ．ｒｉｒａ

2、ｂｉｍｍｍｍ■：＾＾Ｓ：：：：＝綠Ａ＃我夫爹申请工学硕±学位论文论文题目：基于神经网络的ＰＭ２．５质量浓度预测研究学科口类：工学一级学科：计算机科学与技术培养单位：电气与倍息工稍学院硕上生：付彦丽导师：杨云教授２０１６年６月ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＰＭ２．５ＭａｓｓＣｏｎｃｅｎｔｒａ村ｏｎＢａｓｅｄｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＡＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍ化ｅｄｔｏＳｈａａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏ

3、ｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎＰａｒｔｉａｌＦ山ｆｉＨｍｅｎｔｏｆｔｈｅ民ｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｔｉｈｅＤｅｒｅｅｏｆｑｇＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅＢｙＹａｎｌｉＦｕＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＹｕｎＹａｎｇＪｕｎｅ２０１６基于神经网络的ＰＭ２．５质量浓度预测研究摘要目前我国已经进入了后工业化的时代，但与之相随而来的是环境与发展的极度不和谐，环境在发展过程中受到了巨大的破坏，尤其表

4、现在我们赖Ｗ生存的空气、±壤、水等方面。近些年，空气质量急剧恶化，雾靈越来越高的频率、越来越大的范围出现在全国各地，通过呼吸系统对人体健康造成严重的危害。而随着生活水平的提高，人们对于环境的关注越来越高，对于自己生活区域的环境质量的要求也随之升高，空气质量成为人们关注的焦点问题。本文此为出发点，对我国现有累积的大量历史空气质量数据进行挖掘．５．５，寻找ＰＭ２与其他空气污染物间的非线性关系，计对ＰＭ２小区域范围内质量浓度差距大、民众难Ｗ及时得到预报信息等问题，对ＰＭ２．５每小时的质

5、量浓度进行预测。本文主要完成的工作如下：（１）．５的形成原因根据ＰＭ２，分析可引起其质量浓度变化的因素，建立数学模型。可入肺颗粒物ＰＭ２．５的成因复杂，组成成分包爸直接排放的一次粒子Ｗ及由光化学反应形成的二次粒子，主要包括有机碳、元素碳、±壤尘、硫酸按或亚硫酸按、硝酸钱、按盐、半挥发性有机物等。结合监测－－站所监测空气污染物ＣＯ、Ｎ０、〇１、〇８Ｓ〇、，最终选取２３３、２ＰＭ１０六种污染物ＰＭ２．５质量浓度的影响因子。，作为（２）获取空气环境污染物历史监测数据，并对数据进行预处理。在

6、监测数据中，会出现偶然的异常数据条，比如监测值全为零的空数据。在使用数据前需要对异常数据进行剔除，Ｗ免影响之后的预测结果。对剔除后数据一一的进行归化处理，让不同数景级的数据在个范围内取值，避免由于数量级的差距产生的预测误差。对样本数据进行划分，Ｗ合适的比例将其分为训练数据集和测试数据集。选择合适的预测分析工具，由于本研究中需要对大、ｔ量数据进行高速高效的矩阵运算处理，故选择Ｍａｌａｂ作为主要工具。（３）研究神经网络、，分析神经网络的原理、执行流程参数设置、运算过程，使用反向传播神

7、经网络作为基础进行预测。通过经验公式（＾及试错法确定该网络的最佳隐含层神经元个数，设计最佳网络结构；根据函数的适用范国、。，选择合适的传递函数、训练函数学习函数使用训练数据对网络进行训练，在网络训练结束后，使用Ｓｉｍ０函数及测试集对训练好的网。络进行测试预测最后，将网络的预测结果进行统计，计算其预测结果的可Ｉ、。接受度相对误差，分析网络性能、优缺点（４）针对ＢＰ神经网络的缺点，提出改进的神经网络，使用模糊系统、遗传算法对神经网络进行优化。模糊系统将神经网络进行模糊化处理，即模

8、糊其网络输入及连接权值，明晰网络的推理过程，解决神经网络求解问题时。／／的黑箱特性将神经网络的输入输出作为模糊系统的输入输出，用神经网络的隐含节点表示隶属度函数和模糊规则。遗传算法对神经网络的初始连接权进行优化，提高网络的全局捜索能力、收敛速度，解决神经网络容易陷入局部最小的问题。该算法需要根据网络的进化目标，选择与其相匹配的个体适应度函数及进行遗传操作的方法，最