基于MEMD和空间层次聚类的PM2.5三角模糊序列多因子组合预测

日间PM2.5浓度受本地和邻近地区的多重因素影响,具有高度不确定性和不稳定性.常见的PM2.5实值序列和区间序列分别反映其日均和极值波动状况,三角模糊序列将两者优点相结合可包含更多的有效信息.基于此,提出基于多元经验模态分解(multiple empirical mode decomposition, MEMD)和空间层次聚类的PM2.5三角模糊序列多因子组合预测模型.首先,运用皮尔曼相关系数分析PM2.5与本地污染物浓度、气象要素间的关联度,选取本地影响因子;其次,计算PM2.5与空间污染物浓度间的关联度,并据此对邻近城市K-means空间聚类得到核心影响、一般影响和偏远影响城市群,并统计各城市群不同污染物的综合指数,即空间影响因子;进而,利用MEMD对PM2.5和影响因子的三角模糊序列同时进行分解,重构得到高频、低频以及趋势序列;最后,运用BP神经网络、长短记忆神经网络(long short-term memory, LSTM)、最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression,LSSVR)分别对子序列进行多输入单输出的预测,并将上述单项预测结果相加,即得到PM2.5三角模糊序列的预测值.仿真实验结果表明,所提出的模型能够充分考虑气象条件和多种污染物的空间影响,具有较强的预测精度和良好的实用性.