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对空气中 PM2.5 问题的建模研究

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杨利霞        

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    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    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

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    发表于 2019-10-7 11:49 |只看该作者 |倒序浏览
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    对空气中 PM2.5 问题的建模研究
    ; N9 V; k! ]# j$ ?8 r. a& J
    % g1 g0 @0 \. U0 z/ R1 v' }
    1 ]/ A/ e8 {( [7 J9 X
    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
    ( j9 g, @" Q5 e& U7 r: G; G# |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
    7 I0 E3 ?" r6 f9 _6 U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
    " l7 O  @* Y) n4 N! X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
    2 E+ E  x4 a/ c. ?2 ^9 y插值算法等对问题进行了求解与分析。
    ; @8 L. s" l! i- ~2 C4 i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,
    4 P9 r9 n4 }" Z5 i  }0 I$ P; F7 |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,/ J9 X( E6 n9 ^6 x
    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" h' H* M4 v. j% i) j+ b# z$ \
    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
    ! q5 P0 g# v, 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 ?) K( q. a0 J, C' \  d$ `. p
    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 `0 I4 N: e! V6 ]5 Z, }
    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。2 R7 y' N" p% I/ f/ \0 j
    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,. o. |" h$ q9 i" F: K0 P
    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
    5 u0 L4 z$ c  ]0 {5 I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
    4 a. i+ V9 P+ {. |  E0 F% K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;# l9 ?. [* t) B
    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  t: ]3 f1 D+ `& U* L2 B
    中度污染,属于二级区的长安区为轻度污染。9 F& \$ [0 g+ q+ z) `
    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 Q& |  g: X; @% h- C3 _9 \2 `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,( Z+ M% Y$ ]. i8 _: W" S
    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, T- L/ y( ]& Y# Z' V: I& R8 p6 c
    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,
    ! j6 j) t. Y; X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
    / T* H. _  W) q, @5 o g / m - p  _, ^+ w8 V6 I' r0 q2 Q) {1 m
    2
    ( ?- G: J' I. |/ Q4 o3 Z4 w* f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; a( r: n1 \1 Z# |3 ?
    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
    " E$ r) {6 U" k# h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8 ~" J7 I4 D) \" R1 P$ a; `
    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
    0 G* y& U; s( p# _. A) A" X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
    6 J! h) k! D' ?2 R  V9 x) Y& o律。
    ' n1 o0 K0 d) }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
    ! O: N8 J  m1 d& `* v: c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
    % `. N2 t! I; ~9 Y: d+ P$ i3 N9 j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
    0 J2 o" h% g4 A" u, M- f别为:226.1835,174.89086,126.00372,79.40928,35(单位为 )。针对
    9 {4 X$ T& _( f' `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# [- b! G) O% p+ z) l" p: p& b
    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- K+ g7 p8 n7 ]" m
    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
    + G* X5 Y; B+ S. ~2 n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。) m, J$ o* `& i& l  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1 q2 P' K, [/ v- ?5 K$ X* j5 }' i& C
    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& h3 V+ Q8 z- P) u6 M- {0 y
    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 f/ k+ _2 |8 `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2 A0 s( e* P. h0 A  b6 }
    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,
    $ Q) L0 i5 k1 O* s7 B) ^利用了主要目标法将双目标简化为单目标。 # w; ^9 t* `" S9 }  T
    " o7 Z$ c' C) x% f; e/ c! D
      V1 Q( c1 @! |3 t

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