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[2013D题优秀论文] 对空气中PM2.5 问题的建模研究

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madio        

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    发表于 2014-8-30 18:45 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    摘 要:
    0 ^6 E% |+ `2 i( R. Z# v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
    8 m" }# S- z) T% x( [0 @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5 D  J  o5 K/ p+ m2 Y
    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
    " I8 t9 G! Q) c) G; X4 w. M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& ?% N( k7 l3 w7 A9 ?  k! P2 [1 L
    插值算法等对问题进行了求解与分析。
    / \# g6 j" H; Y! D" w+ |; v) v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% f0 B0 A/ \8 z' R& \& B! b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 @6 r4 K+ b& `5 l: S, y" 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* q. F3 x4 v* U( y2 H# U
    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
    8 D8 S3 b: V" E* H: q6 m* V9 @0 T+ I3 s  u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
    5 k% j0 a4 S. m' q4 j! R+ U4 T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,
    " X) t4 m) a  A! H; E. H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。" V9 ]$ Z4 w, }* ]1 u- }
    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,* i* |5 Q; ~( R) \+ q
    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
    : i3 D' }3 J* |5 E" }5 ]/ ]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( m2 w3 A6 g" E* e. {% M
    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;7 Z" U, F) t+ U& s& ^/ X; z
    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- L+ S, h- n3 e% g9 g( Q/ U
    中度污染,属于二级区的长安区为轻度污染。% G  x1 w. S" u1 O& L
    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
    ! i6 a& j. Q& u- r  \  M% k6 w. j- d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,
    ! U7 S! g& i/ U( v: s! F9 xPM2.5 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: [' h$ `$ G* d; ^2 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,
    2 T; [3 O8 r9 R& f- A$ e- 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。5 u& Y$ _6 h6 j) {0 B* u% X+ q
    2
    ! R+ P. c# P7 q& s( [* N0 k4 h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! q  C4 v& _; x0 t9 F3 x
    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5 A+ _4 [# j' t
    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9 I# `; m. R8 [8 t. n
    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4 X2 r- v  r+ X, 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
    ; w* x1 u0 M6 A. W: i" m律。
    ) \# f/ L2 L4 I3 R5 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
    $ q, s' e+ D, 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  Q. ^3 ?. t5 k- ~& k
    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 m6 H, W别为:226.1835,174.89086,126.00372,79.40928,35(单位为3  g / m )。针对6 D  @; G! m5 o& v5 z" I
    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
    $ H9 w* R! y# A: _: A- e0 F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1 B5 G2 ]' r6 d) P- e0 p8 ~+ \; W1 W* 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* r, a$ p7 \) Q7 F, B
    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。7 Z: G0 Y4 `5 N+ g5 c; r/ C
    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& W' M3 |" q/ T- q/ I* [0 u0 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" H% e* r" l: C8 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( O1 c, E$ A3 _1 N& e/ T1 G
    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
    6 K0 h* r, f: k6 Y1 v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,$ T- A& s8 T, X+ O5 ?, T! i3 `
    利用了主要目标法将双目标简化为单目标。
    % s; e7 q! r  X! z关键词:相关分析、回归分析、二维插值、最小二乘估计、残差检验、偏微分方
    ) L6 ]7 d2 u) t1 A& z8 n9 C程模型、多目标非线性规划模型
    & _4 d) E  ?+ ]" c1 _  Z, Z& n/ K2 i  N

    D题南京航空航天大学10287032队.pdf

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