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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 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。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
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对空气中 PM2.5 问题的建模研究 3 f/ F# m9 F, ]
1 R0 M6 i5 A2 X0 B2 K% B* k, Z2 x7 M# W
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 {# \& v# Y3 h7 I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6 V: l! E! L+ _4 T9 B2 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. d/ B. h3 r" z) U5 T) ^
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5 O6 o. q& h* V: y6 L6 \8 x
插值算法等对问题进行了求解与分析。
6 t" G& ?) [; q0 S& n2 N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,
$ k% B( h# b# C/ }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,; F, U9 G( y" N
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
. g0 H4 m- h9 [- R' k0 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
|. _6 A( i, }' P3 \" |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
! d1 K" _" H, E* v: I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,
. `. T& ~: i) l. c8 ^% 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。 t2 o' f4 `# g% Q$ t
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,; t/ U( z0 e% ~9 D$ V$ V
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 PM2.50 M( A! N& `5 ], W: 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' o& C. g" \/ w
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;) @1 q' `- v% f7 r" u
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
4 i) ]' t+ w4 p; S2 x( c中度污染,属于二级区的长安区为轻度污染。" F9 x {8 L# C$ r/ r8 U
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3 [9 \% M: Y& F# r. {! O, e9 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,8 O8 {& n8 J7 ^
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
1 l8 e5 }7 e4 V8 T% x( A- L2 q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,
- q0 ?2 L, a( g' F9 e* I8 S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
# _& M9 h0 ]5 C; }3 ^* Q g / m & w" A" a; f/ e. t7 f5 x! M; c
2
7 I2 H. B3 a9 `4 ]* H% ]1 K0 T+ x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 V, k9 `8 J$ b a# d6 t1 u
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
1 C# Q* X0 a/ T" m# D7 j- f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6 T! G- ~ }# e% E
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
' i8 e$ _" K- {) q! O. C% p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
- V8 }0 ^: q, o! r+ T律。- E9 Y0 }6 V4 [$ n( A% d; S, @
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' e8 A0 L$ \# x* \8 _( ?0 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
3 m1 R# G a& V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5 N( ~/ Z. g" h, L# R3 \8 c
别为:226.1835,174.89086,126.00372,79.40928,35(单位为 )。针对
& H- y+ t- H& A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 `* z# m: K r5 x% 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- C$ T. o! W& f/ z4 }& J: ^
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( `5 K* }7 i0 k! _( p5 G; `
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。 k6 a% U9 C! D% _4 Y* i
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
9 c- \! y6 C# ~6 R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# T6 u9 O( M9 u$ o
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# j/ M" a9 l" H3 M0 |. T
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
/ D3 G) W/ w4 ^- w. M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,
2 L3 ~7 l1 V2 C# w2 x- J+ @; A! |" L利用了主要目标法将双目标简化为单目标。 0 d; |( C. B6 O/ w" F8 T* c: g. e' v
. z& @4 x% s& {6 L E ?% L; B
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