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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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    [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
    ! m4 z! h! n% b4 D. q/ E: S

    - f: _4 A2 `4 E8 w: V# m( W0 D8 Y/ B. ^0 |' F
    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
    ( y/ ?5 ], 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* ~2 ]0 a6 f6 B; m* Q: z
    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 N. K% @3 v; X9 a
    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  v% Q8 ]" ]( ^6 K6 H
    插值算法等对问题进行了求解与分析。! a: m# C( {4 ?; l$ 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,* c, u) q' ~5 q1 B. a/ h1 x, U
    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 X  i  C3 G, n( P( n! k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& o) I8 l9 X, S1 s
    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
    3 M, {5 V% z5 Y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
    ( ~! M8 g2 A4 x" w5 K4 b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,
    % j+ m" V9 e+ P' L, L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。+ b9 x, X* Z$ X. b6 e. k% m) 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,
    1 g" m& V/ p$ F7 Q7 T- K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
    0 |. K; b3 C7 P/ M( y; S2 X, q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
    8 H# P4 m; m2 l" H& t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;$ i4 a* S; C  ^/ w, S0 _0 c" e, }( o
    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
    , z7 }% N* Z, P5 J5 {中度污染,属于二级区的长安区为轻度污染。6 ^: U5 {5 d! x' k' j. b
    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4 s8 F$ P0 ]! t) h
    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,6 M/ i% {/ C, \8 D/ ]/ k7 e) g
    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
    : K; ]4 P  u( s! o2 j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,
    0 v! c4 i2 {$ 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 + q/ b  a7 \1 L! ~: K; o# A; f
     g / m # f% g- d- F+ q: ?+ p; H2 q
    2
    % o% i# ^3 K& w, ]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 PM2.54 M# W$ ?1 X! E4 a4 j, M
    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& U2 u& @4 v+ L( c6 K6 s' m
    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
    7 U) k( d7 ?$ ]( M+ E! V" |8 [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) ?! ^$ C- K0 ~
    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
    + J- l9 \2 l6 q7 }3 j' m2 _律。3 v) K+ E, F+ ~7 ~9 g
    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
    & R) f' O" V& W7 ~* g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
    - K9 I7 Q# `% U, G7 G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3 g8 g6 S8 K- C/ S' K3 U1 x* J$ K. G* J
    别为:226.1835,174.89086,126.00372,79.40928,35(单位为 )。针对+ H2 c' m3 o/ `% s
    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* j0 J. t5 }( c; U; L7 j
    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/ O2 ]2 i( j, }2 C0 G6 \- O" W
    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# t% w" e  p% J: Z/ s9 K3 n, m
    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。
    + D# B  D/ t) ?8 P, d; K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 Z& r: T3 J4 B/ L8 M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: k. {& T, K  J: A& G1 P' O- n
    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
    3 y/ b1 n7 F7 EShepard 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
    $ q( m+ p  @/ @) p9 w0 Y  S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,
    4 E$ a8 ~3 M; d0 k8 J8 ]1 @1 V利用了主要目标法将双目标简化为单目标。 % M' C4 R; _. k

    $ f' {4 c0 W0 X
    + b9 T, F3 R+ [* }2 b

    111111111111111.jpg (4.85 KB, 下载次数: 535)

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