小波分析及支持向量机应用于大气污染预测

针对大气污染物浓度时间序列有一定的年变化趋势,提出了大气污染物浓度的小波分析及支持向量机时间序列预测模型。应用小波分解和重构对大气污染物浓度进行年变化趋势分析,在此基础上将大气污染物浓度序列划分为若干时段。各时段分别独立应用支持向量机进行大气污染物浓度预测,各时段均使用ν-支持向量回归机(ν-SVR)算法和径向基函数。预测结果表明,所提出的预测方法应用于大气污染物浓度时间序列预测有较高的预测精度和良好的推广能力,而且明显优于一般的支持向量机模型。

云计算环境下大气污染预测软件异常数据检测方法研究

针对当前云计算环境下,大气污染预测软件异常数据检测存在的检测准确率低和执行效率低等问题,提出一种基于高斯过程回归模型(GPR)的大气污染预测软件异常数据检测方法。采用短时的面积特征与梯度特征描述软件测试端口的流量行为,将实时获得的流量行为通过多级多粒度方法定位,完成测试端异常检测;根据测试端输入输出数据间的关联性,统计多个测试端口,采用GPR构建异常数据预测模型,对比实时监测的输出数据与预测模型的输出数据,实现预测软件异常数据检测。

基于小波与径向基函数的大气污染预测研究

提出了一种实用于大气污染物的小波分析和RBF(RadialBasisFunction)神经网络相结合的预测方法,对污染物TSP(TotalSuspendedParticles)进行预测,得到与观测值相符的结果。应用小波分析进行检测,消除了预测数据中奇异点所包含的奇异信号。在此基础上应用RBF神经网络进行预测,研究结果表明,小波分析的利用提高了预测精度,验证了该方法简便、快捷,具有较强的实用性,为环境管理部门宏观调控提供了理论基础。

城市大气污染预测模型的建立与应用研究

目前城市大气污染问题日益严重,为了更好的解决城市大气污染预测的准确性不足的问题,本文提出了一种基于时间序列和人工神经网络的城市大气污染预测模型。首先使用时间序列的方法对采集的数据进行统计,再将统计结果作为样本输入人工神经网络模型,然后将神经网络训练后得到的样本数据采用趋势外推法进行预测分析。仿真实验结果表明,本文提出的基于时间序列和人工神经网络的城市大气污染预测模型的预测结果与实际结果相当接近,本方案切实有效,值得推广使用。

大气污染预测模式气象条件的探讨

根据《大气导则》大气污染预测模式气象条件要求,指出由于地理或地形条件的不同,小区域范围(半径50 km区域或更小)内气象探测数据存在的差异,提出大气污染预测模式气象条件设置存在的局限性。按目前气象探测手段和气象业务的发展,介绍新型气象探测数据和几种比较成熟的数值模式原始场资料和再分析资料,供有关专家学者改进大气污染预测模式参考。

支持向量机应用于大气污染物浓度预测

支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术,其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。提出了一种大气污染物浓度预测模型,该方法将支持向量机应用于大气污染物浓度预测,首先对各类影响因子进行分析并进行建模预测;而后利用主成分分析的方法对输入因子降维,从而形成支持向量机的训练样本集;在此基础上建立了基于RBF核函数支持向量回归法的大气污染预模型。大气污染预测实例表明,该方法具有泛化能力强、预测精度高、训练速度快、稳定性好、便于建模等优点,有良好的应用前景。

基于小波分解和SVM的城市大气污染浓度预测

使用一种结合小波分解和支持向量机的方法建立城市大气污染物浓度预测模型。首先将大气污染物浓度数据序列小波分解和重构为不同频段的分解序列,然后对各分解序列使用不同的模型进行预测,最后将各分解序列的预测结果合成为浓度的最终预测结果。实验结果表明,该模型的预测精度优于RBF神经网络模型及一般支持向量机模型。

小波支持向量机在大气污染物浓度预测中的应用

用小波分解重构和支持向量机相结合的方法,建立大气污染物浓度预测模型。通过小波分解,将大气污染物浓度序列分解为不同频段的小波系数序列,再对各层的小波系数序列重构到原尺度上。利用相关分析的方法构建出低频小波系数a3和中频小波系数d3的支持向量机模型输入因子为前一天小波系数a3和7个气象因子;高频小波系数d2和d1以前三日的小波系数为输入因子,然后对各小波系数序列采用相应的支持向量机模型进行预测,各小波系数均使用ν-支持向量回归机(ν-SVR)算法和径向基函数,最后通过小波重构合成大气污染物浓度序列的最终预测结果。通过对大气SO2浓度预测实例证明,该大气污染物浓度预测模型具有推广能力较强、预测精度较高、训练速度快、便于建模等优点,具有良好的应用前景。

小波网络在大气污染物浓度预测中的应用

提出一种“分解-重构-预测”小波网络的大气污染物浓度的预测方法。通过小波分解,把浓度序列分解为不同频段的小波系数序列,再对各层的小波系数子序列重构到原尺度上,然后对小波系数序列采用相匹配的BP神经网络模型进行预测,最后合成浓度序列的最终预测结果。经对二氧化硫浓度预测证明,该方法预测模型推广能力强,预测精度高。

支持向量机应用于大气污染物时间序列预测

阐述了支持向量机应用于大气污染物时间序列预测的具体方法,建立了大气污染物时间序列的支持向量机预测模型。该方法将支持向量机应用于大气污染物浓度预测:首先通过选择合适的信息量准则来确定模型阶数;而后通过实验的方法选择参数从而形成支持向量机的训练样本集,在此基础上建立了基于支持向量机的时间序列大气污染预测模型。实例表明,无论是在仿真过程还是在预测过程,支持向量机都具有很高的预测精度。因此,采用支持向量机方法对大气污染物时间序列进行预测分析是可行的。

等效排气筒有效高度计算方法的比选及其应用于大气污染预测的可行性

目前,等效排气筒多用于大气污染物总量控制,其预测精度和范围的不明晰限制了其在污染物运移扩散领域的进一步应用。基于《大气污染物综合排放标准》,依据所预测的范围和浓度精度对8种典型等效计算方法进行了比选,并验证了将等效排气筒用于不同工况下污染物运移扩散预测的可行性。改进的有效高度等效算法(源强加权算术平均法)综合考虑了不同高度和源强参数特征,以2个排放同种污染物的相邻排气筒为例,所计算的高斯模式下等效后下风向污染物浓度场总体分布趋势与等效前叠加计算结果一致,且预测精度优于《大气污染物综合排放标准》中提出的均方根平均法和其他等效算法。对不同风速条件下(1.5~4.5 m·s^(-1))等效前后下风向污染物浓度场分布计算比较,发现即使风速改变仍可保证较高的最大落地浓度预测精度(-6.87%~-2.21%),特别是风速较大时其预测精度更高(达到-2.21%)。这验证了该方法的有效性和稳定性。本研究探讨的源强加权算术平均值算法,进一步提升了等效排气筒相关参数计算的合理性,并拓展了其在大气预测评价中的应用。

基于人工神经网络算法的大气污染统计预测模型研究进展

人工神经网络算法(ANNs)能够对影响大气污染物各变量间的非线性关系进行较好描述,因而在空气质量预测、重污染预警工作中得到了广泛的应用。随着算法结构的不断发展,基于ANNs的大气污染统计预测模型在其预测精准性上得以显著提升。对近年来的相关研究成果进行归纳,从变量的选取与预处理、算法结构的调整与优化等方面总结提升模型预测性能的主要方法,最终形成构建基于ANNs的大气污染统计预测模型的方法体系。

基于后向气团轨迹的大气污染特征时序混合模型研究

由于大气污染监测数据量大且具备长时序特征,深度学习领域已将其作为一种标准数据集使用.针对现有大气污染预测方法未能结合大气传输的物理机理和有效考虑污染物传输的时空特征等问题,提出一种基于多模型混合的特征与时序污染物预测模型,利用HYSPLIT(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory)计算后向气团运动轨迹,引入VGG(Visual Geometry Group)模型提取气团轨迹线的变化特征;将其与污染物和气象时序数据结合,输入LSTM(Long Short-Term Memory)模型,预测研究区域内的目标污染物浓度,以评估研究区域的空气质量状况.以桂林市61个空气质量监测站点的污染物和相关气象在线监测数据为基础,对模型性能进行了评估,将实验结果与几种先进的方法进行了比较.结果表明,提出的H-VGG-LSTM(HYSPLIT-VGG-LSTM)模型有效提高了大气污染物的预测准确度,其预测结果的RMSE(Root Mean Squared Error),MAE(Mean Absolute Error)和SMAPE(Symmetric Mean Absolute Percentage Error)分别为0.202,1.198和1.97%,预测性能和其他先进模型相比有明显的提升.证明该模型对复杂气象条件下的污染物预测更准确,并具有较好的泛化性能.

基于AERMOD模型对酒泉市工业园区大气污染的研究

针对化工园区大气污染问题,基于AERMOD模式,利用2012年6月30日—2022年7月1日甘肃省酒泉市大气环境数据、气象观测数列和气象探空数据,建立酒泉市化工园区大气污染模式预测,验证了酒泉市工业园区大气污染的预测是可信的,选取的参数是可行的;酒泉市总体上污染浓度由高到低为戈壁大于绿洲大于山地;预测模型有助于直观模拟酒泉市化工园区大气污染物排放对空气质量的影响。

CALINE4模式在广州市街东高速公路机动车尾气污染预测评价中的应用

高速公路机动车尾气污染预测尚缺乏科学合理的预测模式.根据华南地区气候特征,本研究选用CA-LINE4模型,对广州市街东高速公路一期工程(即街口至良口段)营运期间机动车尾气排放的污染物浓度进行了预测计算.预测结果符合高速公路机动车尾气污染物传输扩散的总体趋势,表明CALINE4模式应用于高速公路环评是可行的.

基于WebGIS和粒子系统的空气污染预测动态可视化展示技术

在完成国家"863"项目"重点城市群大气复合污染综合防治技术与集成示范"(3c-star)的过程中,我们研发了具有自主知识产权的"区域大气环境综合管理和辅助决策系统",其中创造性地利用NetCDF、Silverlight、WebGIS、粒子系统、多媒体等技术实现了空气污染预测动态可视化数据展示。本文阐述了工作的背景、技术要点及成果。

基于EMD和时空图神经网络的污染物浓度预测研究

为了满足对大范围污染物浓度预测准确性和鲁棒性的要求,提出了一种基于EMD数据自增强的时空图神经网络预测模型。首先,使用encode-decode模型实现多步预测。其次使用EMD进行数据自增强将数据分解成若干线性数据,有助于提取数据间的隐藏特征。最后使用GNN+GRU时空图神经网络,同时从污染物的空间传输、时间周期的强自相关性及包含气象因素在内的邻域信息三个维度对污染物浓度进行预测。验证实验采用提出模型在真实数据集中预测PM_(2.5)和O_(3)在未来24、48和72小时的浓度,结果表明混合模型在预测精度中有明显提升。

我国城市空气污染预报概述

1前言 随着国民经济的蓬勃发展，我国重点城市以二氧化碳CO2、氮氧化物NO，和总悬浮颗粒物TSP为主的大气污染日趋严重，已成为追在眉睫需要控制的环境问题，人们日益关心和要求开展城市空气质量预测预报工作。因此，迅速开展大气污染及其影响的预测和优化控制研究，是摆在环境科学和大气科学工作者面前的紧迫任务。1997年上半年，中国科学院将。大气污染预测的理论和方法研究”列为。九五”期间的重大科研项目，由中科院大气所主要负责承担。同年国家环保局立项开展。

基于NARX神经网络的PM2.5/10浓度值预测模型——以咸阳市两寺渡监测站为例

PM2.5和PM10(记为PM2.5/10)对空气质量和人类健康有着严重威胁,日益引起国内外的关注,并成为大气污染控制工程中最重要的部分。基于陕西省咸阳市两寺渡监测站的污染物(PM2.5、PM10、NO2、NO、NOx、CO)和相关气象参数的监测数据,建立起基于非线性有源自回归神经网络的预测模型,并分别针对不同预测时间段确定最优网络结构,从而实现了对未来6小时、12小时以及24小时PM2.5/10浓度的有效预测。实验结果表明:(1)NARX神经网络模型可对未来24小时内的PM2.5/10污染物浓度进行较为准确的预测;(2)对于PM2.5/10未来6小时的预测能力优于对12小时、24小时的预测;(3)预测值偏高或偏低的结果与前后时间段内的气象因素及其他污染物浓度变化情况也具有相关性。