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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
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对空气中 PM2.5 问题的建模研究
! ^% ^' j3 y: m f2 j* T
5 f# l g/ k+ Q' {! R9 ~3 Q$ }1 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
& ]5 y& [$ Z1 R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' p7 e% y% ~" Z* t
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
2 Z, U5 N W& t9 O2 K p6 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
" G( F& g2 D; O插值算法等对问题进行了求解与分析。
% K1 w2 r: c( J m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,
; S4 G) s K# g. i0 w' ~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,3 a* t1 f) O( q8 C0 O( _/ ?
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
1 n$ }/ c/ z ~; x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
+ u( u% w7 ^; M) 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
~+ A, [4 |: H0 j; W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,
" }! |+ R' b; [+ R, D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。
* ?. J' B \/ J3 n" f( j- H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,0 v. B( x" n i; T/ i% u8 d1 ]% n
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
: p" ?: f9 h9 q [' `( c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
7 G5 s9 u: `% x: `& I! c/ M) x4 S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;
# W1 |1 k( _( @( s0 D/ ^% f& F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
, }" S, w; B4 a0 Q( y4 h中度污染,属于二级区的长安区为轻度污染。
" k% F- L' y% }8 R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
# |- [+ R) x; F/ y9 C7 @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,
( y" {3 K1 ]# r1 W3 L! [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% {, J2 s# ~% |7 Q/ G4 s
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,
7 ^ b, F3 {. A. r M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。3
, j& p. w$ ^. n g / m
3 c7 Q+ r9 b6 ?/ A2# E. F; P4 N; B& 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
3 }6 L9 Y/ I/ e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
9 s' Z( L- M; p) f2 I- P( U+ _$ X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( Y" ^ } O7 b
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7 v; F/ l; |# v/ T0 _5 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, T) E" c9 U$ u
律。 S/ p9 \# i7 z- X" p9 m# 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
/ C; f* O& O3 A, R, 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
. ~) S6 ~: V4 s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9 B- E8 n3 k. g; Z; ~5 a. J
别为:226.1835,174.89086,126.00372,79.40928,35(单位为 )。针对4 ]8 \, M) K( ^! P$ T. [3 }$ G
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7 e+ [, {5 d) X- y! Z
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
: d0 X, c. g' `$ H2 ?. b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
# L! ^. Y4 m" q$ w8 U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。9 [& n9 I1 M3 m) r% x% Y) r
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 V3 n, e; H- [% O
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. t- b$ m* i! D( O. 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6 T- C @; S: N0 r0 O( ~6 H
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9 e$ G C& m& z1 u+ b* C' T
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,' h( z/ Y: Q) Y- g9 }& f+ G9 n8 N
利用了主要目标法将双目标简化为单目标。 7 a+ c$ e. @: t6 |" p
+ ^, Q5 o6 j3 _
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