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[2013D题优秀论文] 对空气中PM2.5 问题的建模研究

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    发表于 2014-8-30 18:45 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    摘 要:& \, C6 \3 B, s* o$ X5 F6 Y: ?  n+ p
    本文针对空气中PM2.5 的相关因素分析、分布与演变及应急处理和空气质
    ( s6 n! \, X* h* J' r8 K& i  h, n量控制管理的问题,采用相关分析、回归分析、二维插值、微分方程、非线性规
    0 V9 W" h7 K2 |2 M& r( J  \划等方法,建立了相关性分析模型、多元线性回归方程模型、Shepard 二维插值
    ( Y$ ^8 h$ T; d# L& k模型、偏微分方程模型和多目标非线性规划模型,运用最小二乘估计算法、数值
    1 G# X  H9 X& A7 f$ g插值算法等对问题进行了求解与分析。. `1 F( x0 s8 c4 h' |  `6 R% k
    问题一中,要求对PM2.5 进行相关因素分析。首先,运用相关性分析方法,6 h9 x! E4 a) ?6 E6 N$ B
    建立AQI 中6 个基本监测指标间的相关性分析模型,利用SPSS 软件进行求解,. ?# [7 a; `  @
    得到各指标间的相关性,如PM2.5 与一氧化碳间相关系数为0.822,呈显著正相
    ! ?( n4 D: Y+ u5 z6 C关;然后,建立了PM2.5 与其它5 项分指标间的两两回归分析模型并分析;最; O# }( q" f" H- A) s& ~8 U
    后,运用回归分析的方法,建立PM2.5 与其它5 项分指标间的多元线性回归模6 {: A! y. P5 r) C0 o
    型,采用最小二乘估计方法对回归系数进行估计,并对回归方程进行了残差检验,
    ' P2 Y( g& g0 ?1 r$ b- G对异常点进行了逐次剔除最终得到拟合度达到97.1%的多元线性回归方程。! B- D- \2 Y9 B# ]
    问题二中,要求对PM2.5 的分布与演变及应急处理进行研究。针对第1 小问,
    % U; E" A8 R) v: W+ m2 t2 i首先,研究了PM2.5 随时间的变化规律,建立了基于三次样条插值法的PM2.58 ^6 B6 H) L4 z
    随时间变化模型;然后,建立了Shepard 二维插值模型,利用MATLAB 软件编, l) T3 m4 i" t$ X: I$ j; i) h
    程求解,得到了PM2.5 的空间分布规律,如PM2.5 在高压开关厂的含量最大;3 F) }6 k' d* P& [2 v9 g
    最后,建立了分区污染评估模型,并得到了其评估结果,如属于一级区的草滩为
    ) |* v& k2 u$ y; E中度污染,属于二级区的长安区为轻度污染。1 {9 j. t3 [4 W+ z0 B
    针对问题二第2 小问,首先,运用回归分析的方法,建立了PM2.5 与气象
    5 ]2 ?; {9 Y& X$ b# ~( o3 i' E因素间的多元线性回归模型来分析气象因素对PM2.5 的影响,如在冬季时,4 i" K" U9 K3 w" R% d
    PM2.5 浓度与湿度和温度呈正相关;然后,在建立PM2.5 在边界层中扩散的物2 \8 s! u8 J: C; R' D0 H$ [$ `* X; k
    理模型和迁移、转化的基本模型的基础上建立了PM2.5 扩散的偏微分方程模型,
    ' k8 W+ r/ O2 F; {并利用MATLAB 软件编程求解得到了PM2.5 扩散的偏微分方程模型的解析解。; Y! m' _4 U5 F" E
    2
    , t$ p: ]/ r( T" _5 \针对问题二第3 小问,首先,建立了PM2.5 在地面的浓度分布模型和PM2.58 `, M. g! T6 ]7 ?/ F- M
    污染扩散的预测模型;然后,对PM2.5 污染扩散预测模型进行了参数估计;最
    + V( f5 e; a6 O+ E$ K/ i) K后,代入实例得到了各个监测点PM2.5 浓度的预测评估结果,如高新西区为重
    - `" {! s8 V# I( R$ w度污染区域,广运潭为安全区域。针对问题二第4 小问,用残差检验与稳定性检
    ; @- c' O, Q- X; \/ g验了模型合理性,并总结已有研究成果给出了PM2.5 的成因、演变等一般性规! v& ]: B$ O) B, p) P8 o
    律。
    * r8 h: c! W6 _" h9 Y* Z问题三中,要求对空气质量进行控制管理。针对第1 小问,引入了效用函数5 g# L( k: c2 a# M
    建立以满意度最大为目标的非线性规划模型,利用了LINGO 13.0 版优化软件进& A  @# J" j; R( O6 u2 X) r! l& X
    行了编程求解,得到未来五年PM2.5 每年的全年年终要求达标的年平均浓度分
    : k" G. b$ |  ?' q: S& w1 B( n别为:226.1835,174.89086,126.00372,79.40928,35(单位为3  g / m )。针对
    ( x- {6 s, X+ x; s5 |  z第2 小问,建立了以投入总费用最少和PM2.5 减排计划实施满意度最大为目标
    + ]9 D2 O! _/ N6 {8 o9 V的多目标非线性规划模型。在求解过程中,利用了主要目标法将双目标简化为单( I: z% g0 R) ~. r+ z( _) X. N" Q) q- R
    目标;然后利用了LINGO 13.0 版优化软件进行了编程求解,得出了五年投入的# J- H# f2 u6 W' Y
    总费用最少为64.13053 费用单位(百万元),并对方案的合理性进行了论述。
    2 I5 k6 v6 O7 c本文的特色在于,在问题一中,采用了最小二乘估计方法对回归系数进行
    7 t3 ^+ t1 i# \! `2 {/ ?估计,并对回归方程进行了残差检验,且对异常点进行了逐次剔除最终得到拟合6 A' }' u5 o* p% M' M
    度达到97.1%的多元线性回归方程;在问题二中,考虑了多方面情况,建立了$ o7 _+ `4 x! L$ |. J  a
    Shepard 二维插值模型和偏微分方程模型;在问题三中,引入了效用函数建立以
    3 ]) `1 d3 v5 d/ _$ R/ m9 l* U满意度最大为目标的非线性规划模型,在对多目标非线性规划模型求解过程中,/ T) f) s; W) w- D) J' |
    利用了主要目标法将双目标简化为单目标。# C4 m# E: n6 ?4 ?
    关键词:相关分析、回归分析、二维插值、最小二乘估计、残差检验、偏微分方' Q+ f  s/ U8 G$ G% q7 T
    程模型、多目标非线性规划模型
      }- g! ~% G1 g
    / d: z7 V( Z# N8 T' i. e

    D题南京航空航天大学10287032队.pdf

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