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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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madio        

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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:, B/ z8 z1 G5 U; n% X& C
    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5 ]  ]4 M% x( p8 Q
    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& c* Z6 }( v& `: a8 D2 u/ k. o
    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* ]9 {4 F0 [; P# r% v
    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
    * w! g2 h8 ?3 `  c插值算法等对问题进行了求解与分析。% Y' H# k8 D& v5 ?
    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,' d- z( n, ]% w, M7 t7 N: k' R
    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,
    , _5 W* ~6 ^3 g, @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" B) ^9 C2 U4 R) g
    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
    ' Y+ L* e- D. H! o/ G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
    % z1 x: B, Z9 l7 b& T# ?2 a- f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,
    2 s5 l' j  x6 M  d# G, U9 j. K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。1 n: l" y, p# b2 c. U' U, c; G
    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,
    4 K7 s( j( A! \$ D. m6 L* l4 e+ J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PM2.5
    6 T* j. U# P! K8 J0 w! b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: D$ j9 n' S# S$ [$ M+ z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;/ e. Y( u9 R; b6 {; z
    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: X& N3 a- [( c5 a7 d% c( H
    中度污染,属于二级区的长安区为轻度污染。
    8 e! x& v: ?+ {5 q/ t. Y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0 T; q$ u# q, m
    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,9 a" ~4 Q; D4 c& f7 _
    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
    + r) u' f8 ]4 W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,
    " N( G" j) i9 y2 t3 @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。& G  o1 u$ ~* r& y
    2  H, i/ p" L  k9 n) a  z
    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
    3 i' j9 q: h6 ]; n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; u8 V9 w4 N. v( A) C. b
    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& m5 u, u* F: y4 {  K+ K
    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' j0 K% D9 g% X5 e) _- ]
    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
    # r  m7 f0 o0 |( Z律。
    - b$ s& }- L; O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9 y  c% Z2 ]* P0 C4 ?
    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
    ; r2 e4 {3 y: R$ \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7 @3 A" j2 e. s6 M! R" [' E1 O
    别为:226.1835,174.89086,126.00372,79.40928,35(单位为3  g / m )。针对- R2 Q) Z1 P5 ]$ {
    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1 q' O% |# u+ A: T
    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* s! _5 U* ~7 X) T% `; N
    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. k1 _7 k& B+ n+ C/ ~
    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。/ w% A) o/ R% x# D5 @
    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; p: N" a! F8 L# g! g6 e
    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+ v5 ?9 S# m% U  @' _, H
    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
    8 g* _* _" f2 b. GShepard 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5 F1 a- ]8 O3 r' }) z2 I5 }
    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,  e; x5 L0 ^* r2 l$ I
    利用了主要目标法将双目标简化为单目标。
    7 h1 \1 @( |# D0 ~" D4 ^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+ H6 Q! d( ]/ F  p, j+ M
    程模型、多目标非线性规划模型1 z1 h; K) R3 B! X1 l6 K" E

    ' U+ o- q2 x( A; Q" s; p/ c) e

    D题南京航空航天大学10287032队.pdf

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