悬浮颗粒物PM10与PM2.5的统计分析与预测

悬浮颗粒物PM10与PM2.5的统计分析与预测

作者:师大云端图书馆 时间:2021-10-30 分类:参考文献 喜欢:3326
师大云端图书馆

【摘要】随着工业化和城市化的发展,化石燃料地不断消耗,致使空气质量日益恶化,以致雾霾天气越来越高频率与大范围的在全国发生,对全国人民的正常生活、工作以及身体健康造成了不良影响。这已经成为政府与民众共同关注的热点问题,也是亟需研究与解决的问题。雾霾产生以及具有危害的最主要原因即是空气中存在的悬浮颗粒物,PM10与PM2.5。因此,对空气中的悬浮颗粒物浓度进行检测,以及进一步基于检测数据进行科学有效的预测已经可不容缓。首先,本文从气象因素与空气污染物等角度出发,探究影响悬浮颗粒物PM10与PM2.5浓度的关键因素。其次,我们利用Granger因果关系检验对PM10、PM2.5与气象因素及空气污染物之间的动态相关关系也进行了探究。再次,为了能够更好的做好空气中悬浮颗粒物PM10与PM2.5的预报工作,本文提出了传统的ARIMA模型与基于人工智能优化神经网络模型对PM10与PM2.5进行预测,用于探究其预测能力。最后,考虑到传统的预测结果一般都是确定的预测值,而忽视了预测结果的波动范围。本文首次提出利用ARIMA模型与智能优化的混合神经网络模型对空气中悬浮颗粒物PM10与PM2.5浓度的区间预测进行了探究,旨在对未来的PM10与PM2.5浓度的波动范围给出合理的预测。
【作者】秦珊珊;
【导师】王建州;
【作者基本信息】兰州大学,概率论与数理统计,2014,硕士
【关键词】PM10与PM2.5;关联性分析;差分自回归移动平均模型(ARIMA);神经网络(BPNN);统计预测;

【参考文献】
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