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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。

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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

    : U. Q6 @5 a4 y6 ^# z0 u' `5 b  m2 B" l

    " w. v% s9 g3 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. E/ x, C- H* M: E
    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
      x* H* [/ Y6 e+ }6 r" ]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! g5 Y+ E; B7 `* X. e2 l
    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
    ! i4 p5 d8 L$ ^0 f插值算法等对问题进行了求解与分析。
    . j& U( P6 O: f- k) `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,5 v5 v' A& C4 p) q% D
    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,, X& ]) r% f; s+ s) @: C. f6 ?
    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) w4 ?# Y8 b* \# N7 b$ a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% C" r' b) s$ M! [8 w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
    ( H9 B8 t5 _1 G9 Q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,, u2 l: [' G, w2 t6 o! {8 k/ Q1 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。  \. y& A5 k* m7 K
    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,0 }8 M: c# N% q) q" e* ^  B
    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 PM2.58 C7 A" o) H: x- o) I, ^! v: w
    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
    & q0 t9 x' g8 {5 e' v( c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;
    # l7 ?3 e% }2 r; u, X. P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
    8 a/ i1 m( \  I: G. I中度污染,属于二级区的长安区为轻度污染。/ A2 B. U9 D4 I$ {* m. @# F
    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
    6 u: \/ W" }* V0 c6 B6 l5 `" j  a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,
    & b5 e- ]6 S) R) i0 l' ]$ jPM2.5 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. b& q6 B. ~8 b2 u' B
    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,
    , I! A# V" i+ T5 b2 r4 c3 p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 ) @/ m' u0 p/ z+ f5 I& c: n
     g / m 5 Y4 U8 o# E+ F$ o& E: E3 {
    20 k- q2 @& D' {! @# o* k; l
    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
    7 a8 E( y* T6 [" Y  b* D" F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
    3 J$ ^1 ^  s% e! ^/ y+ Y, i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
    1 f9 t6 u) N* z; R$ H7 K1 R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% P) b& s/ {5 P( P$ U/ ?! y$ Z" 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
    + r; D$ X6 e5 d! v9 T7 O律。1 e$ C7 N( ~" I; w
    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% n* }+ d" q  V
    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4 U2 ^. G) D# H
    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7 ~" A$ g1 e% [7 n- W
    别为:226.1835,174.89086,126.00372,79.40928,35(单位为 )。针对5 }; u$ y; @! n* U! G, 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% G) i# n4 O! Y. M: w, L; a* U
    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( R) v# X+ F+ s  F
    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3 a1 D" p" i: t* V5 h$ a
    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。  g) Q+ t7 a' }' K' d7 H8 d# t
    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
      e: o: Z) q6 \& M2 n; W& ?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8 |) j& T9 S; ~2 k) ^$ @
    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
    0 \, G( z! D5 u: V6 |3 pShepard 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 ]! f0 j& {1 O( G- k  q6 Y/ d4 B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,
    & u* u! A% a$ ]9 Z6 Y* Y利用了主要目标法将双目标简化为单目标。 ( J4 d3 D0 K' \& h  g8 I
    # {' ^9 O4 k6 |7 ]) R5 i
    ) |8 T  f$ e9 n+ \0 b' n- y

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