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学 校 西安邮电大学
参赛队号 21116640067
1.艾宇
队员姓名 2.胥策
3.杨玉蓉
0
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题 目 基于LSTM-FC的大气污染物浓度预测模型
摘 要 :
工业发展和城市化进程的加速使得大气污染问题日益突出,严重影响到人们的生
活和健康,违背了经济可持续发展的理念,尤其是近年来许多大城市雾霾天气的频繁
出现,引发了广泛的社会效应。随着我国步入“绿水青山就是金山银山”的“新时代”,
大气污染治理已经势在必行。科学阐明大气污染的根源,探究大气污染物浓度变化的
规律及气象条件对浓度的影响,实现污染物浓度精确预测,是国际大气化学研究领域
最关注的科学问题,是制定区域大气污染协同控制方案的基础,对指导大气治理工作
具有重要意义。
国内外学者展开了大量关于大气污染物浓度预测的研究,但现有大多大气污染物
浓度预测模型忽视了空气质量监测数据的空间特性,不能很好地实现时间与空间相关
性的耦合,造成预测精度不高等问题。针对上述问题,本文提出了一种基于长短期记
忆网络 全连接神经网络- (Long Short-Term Memory -Full Connested,LSTM-FC) 的大气
污染物混合预测模型。本文利用附件提供的多个空气质量监测点的实时监测数据、一
次预测数据、以及气象条件等,通过大量的数据分析及处理,建立气象条件变化与大
气污染物浓度变化的数学关系,并预测大气污染物浓度变化的趋势。结合Pearson 相关
性分析、k-means 聚类、神经网络、权重预测等相关数学方法和现代信息处理技术,通
Python MATLB SPSS MySQL
过 、 、 、 等工具辅助解决相关问题。
针对问题一,对附件一提供的大气污染物实测数据进行数据清洗,包括数据缺失
检测及近邻填补、箱型法异常值检测、数据可视化等。其次,根据所给的各项污染物
IAQI AQI
空气质量分指数 ( )计算模型计算当日空气质量指数 ( )及首要污染物,并
绘制2020年全年AQI 波动曲线并统计首要污染物占比情况。根据计算结果,一年中臭
氧为首要污染物的天数占比为59.6%,说明臭氧对大气环境的危害程度较大。最后,
A 2020 8 25 8 28 AQI
展示了监测点 从 年 月 日到 月 日每天实测的 和首要污染物结果。
针对问题二,对附件一中逐小时预报及实测数据进行预处理,并对污染物浓度及
气象因子做相关性分析,为消除不同污染物浓度量纲对分析结果的影响,对数据进行
标准化处理。为分析气象因子对污染物浓度的影响,建立不同气象因子与污染物浓度
的多元线性回归模型,但经过大量数据训练和分析,最终选择相关性系数进行分析。
其次,建立基于k-means 聚类的气象分类模型,以手肘法作为聚类数量的判定条件,
将气象因子划分为五类,分析每类气象条件的特征及其对空气质量的影响,最终建立
完整的气象条件的分类模型。
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