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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
0 g" s1 F& A1 B. R4 L1 ~/ k% J0 }6 L
% o; e) N" ~8 ` I- b- G y
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
, D* q2 |) o/ g+ r: W8 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: H5 j, [6 g2 H6 O V
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3 r( j2 ?" J: h4 L2 [& D8 j
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, }* W' s/ y1 o4 z: P8 T插值算法等对问题进行了求解与分析。# _ I- C. r. R/ G' |
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,/ h: H9 l* e! [2 F! J/ b. t: S7 {; J
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,1 h. i& U4 N* E0 P2 \( W
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 r5 S' g2 E0 K: W; q, e, K
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
) c' M8 K( ?% w2 h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, n& x0 ?9 O8 q y$ M2 p+ \' S
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,6 U' x- S3 J& _: u6 l4 t. u
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。5 h* J+ U' _0 Z5 l$ |: P4 [$ p
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,
% {& G' c, X( d. Y) z, }5 I4 g- i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 PM2.56 R z. F, f8 Q' b5 b) q% 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; x0 k& f. j9 M* T6 i4 H) p3 x u
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 f" P9 p" }3 B7 Q# C
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
+ }" I& {$ s. R5 i, X/ ]% V) j% |中度污染,属于二级区的长安区为轻度污染。
/ t, ^0 ^/ u/ E, y& A# D2 y8 q1 @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
, {+ {7 I5 x, l# q/ G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,5 m5 n: i# H- 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
; O0 O9 B6 n/ q6 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,8 _9 `1 [9 h+ J) @ q4 o
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
+ I5 V" X! t6 x% T0 S5 l& Y g / m
( m8 C: w. P# l3 F3 {! F" n& _2
/ m- h/ e1 l3 F$ V$ ~; n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
6 m: _9 P% y5 U2 x' _( 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# g% ^9 }8 z+ N9 D0 p
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
: _4 W- U" ^; c/ F7 k i; B2 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5 ^' ]1 @8 N) Z
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
" U0 l m% @4 n7 K$ }: V" Y律。9 D7 b7 n' g, z! L/ _, P6 ~3 ]
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 G/ v. i( x! B# T5 C- i+ s
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) w% N4 R9 x9 o1 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
5 a3 k6 s( K! b5 E7 T6 m别为:226.1835,174.89086,126.00372,79.40928,35(单位为 )。针对& f. ^1 h) X7 P* j- H% t7 c) ?
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! w4 G9 f8 C2 A8 W0 Q) k9 `% i
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$ b4 c9 [( E3 V, v+ J) u: Z
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
) r8 u* J: z1 A% Y% O* {7 B: @2 ~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。
, G8 V: z, H- w% s2 l, V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, T% v5 H9 b4 D# a4 \
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
; G- {/ Q9 C6 A6 t" Z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
# d4 \/ O* ]. O7 z& }# IShepard 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
* z8 V& J7 o, t$ v: E& Z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,
6 N7 K) O8 K6 {利用了主要目标法将双目标简化为单目标。 5 ?3 F/ L# W+ y9 C+ F' n; R, e0 a) o
% n, ?: m" H( Y
$ W; W7 ~. R+ b4 |( }2 ?* P+ W' s |
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