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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
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    摘 要:  `6 _6 I& c2 _; q' `& a# o
    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# N# r) r( z3 Y5 Y+ t
    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
    / }; c2 b, _/ f. E3 X- M6 C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
    + x; u" J: J- J+ c1 S+ k: f" M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
    , q; L: a2 t/ V. [+ e" z插值算法等对问题进行了求解与分析。( G0 S: u% y1 g! E- _& w% x
    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,' v5 \2 v% J' W+ S
    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,  Y" p& h" t& @& {+ U
    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
    9 c) M# I$ b. h! ?/ _( }/ }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" D4 [! J  B4 _( z! ~
    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
    9 a1 ^; P  J; ?6 N3 L, V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,
    ; T2 f# R# z6 S1 t. j. b( v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。" d( e7 R+ F/ n$ E: N
    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,
    5 I& C. j5 o" r$ z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PM2.51 `( z: ]$ x" E7 T' D7 \/ ?
    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
    $ C, X" a) k% |, F9 ^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;4 T# D. b* j5 I
    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
    6 h- R$ D- m$ _6 D7 t中度污染,属于二级区的长安区为轻度污染。
    8 v6 k# A6 ~, R" L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+ P+ C9 [7 A7 F/ N) K% }* H1 S
    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,& E7 H  f$ ~: |$ J
    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; C! _5 r# j( I/ a/ u
    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," q3 k4 S+ x; m$ c
    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。! a+ J) {6 `+ H" r& m
    24 f& }5 }' Q' J0 v
    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PM2.5
    : w1 A+ w# I  m& {5 u/ F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5 w- t+ K# X' `0 W
    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( R7 T/ |+ d: ~* q, g
    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
    % b$ r! l) m$ m! f4 H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  l9 x, W7 z, ~9 y2 A& V
    律。% ], g0 W& `# w+ l
    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
    & p% ~  k8 V) l# N0 ^3 y9 k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
    ; s7 M: A7 q2 \3 X, h4 f2 o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% J4 e/ G6 g& n4 A1 z6 c& x
    别为:226.1835,174.89086,126.00372,79.40928,35(单位为3  g / m )。针对: }( v* d" d* Y$ S! X
    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
    : Z  T$ u  }$ `+ x: P+ }5 \9 p) J0 _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* H9 k% |4 ]3 X: K8 Z, l  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
    ) `% T: {3 a# f7 l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。% q9 M9 ~, T( h
    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# ~/ B( e% N2 N# O8 F
    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
    # K0 i$ x, U# c% s7 K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7 `6 @6 x9 w. O; J
    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
    , `0 e9 u: N: ]5 n9 z- k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,
    * h9 {. S- Q# w) g利用了主要目标法将双目标简化为单目标。
    5 `! b$ X+ W- Q! b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, H& ]% T0 z1 i- N
    程模型、多目标非线性规划模型$ a) \% R2 h3 \# T  f8 t6 a
    : k& @9 Q+ d- t7 J8 I% J- D" D# {

    D题南京航空航天大学10287032队.pdf

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