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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
    4 C9 V# n- }' N2 T. R
    / S: u$ N) K# j2 y
    9 Q  q& |! l; M$ y# q
    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
    % R* N7 `8 c/ H7 w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$ U  @6 D! A0 b7 i9 x/ g$ X4 W* o
    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1 n- |* w; m+ K" A2 d
    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
    $ `4 s0 c/ @$ M插值算法等对问题进行了求解与分析。& W4 ^1 p4 D* s
    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,& Z$ U5 E- D! g6 {
    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,
    4 D% B. B. x! `9 h# R. P/ u3 D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! X/ d" I( y, B
    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
    1 ^0 k" C$ p, m. g, m7 ^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
    1 L; v5 o9 A& `" ]! o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,
    - R( o( R' K4 \8 c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。
    / M" m" W7 b0 }) K7 w( |/ n: f0 _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,
    5 H& I3 _) T: K: 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
    / F9 B( X% I) i( Z- l( Q, o& R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
    7 @5 w1 {) m6 _' ^  I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;
    ' o( z: G0 O6 V% g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5 T  b/ b" `& Y; V* x3 _
    中度污染,属于二级区的长安区为轻度污染。! ?4 I8 a6 w* y! S
    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  P* p1 h# L8 _
    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,' c% t4 g  f% H
    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0 s, `3 C* x4 f5 U
    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,7 V9 I5 v. S& e: W9 Y0 h
    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
      n8 W# N6 ]! A2 g  s g / m
    6 J# b+ o& d# n+ l  s  x' q- [4 j2
    + _" t" g1 Z8 {; C) o) T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. S" o& v8 h3 }, {: {; i2 x0 i
    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
    1 C  n' u, V  [0 Q# w* x) Y; @/ s6 }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( R) P" s7 |; f) j4 \
    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 b3 K% W, @* ~7 \& O
    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; B' c1 P/ p! s4 o- Y; n$ f  D  P
    律。
    - F" ]3 n- m: j7 }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
    ; P5 S' Y! h: G3 p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
    + l3 p. [; v/ O' S0 \$ R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
    / u& L1 I+ R% t) R9 M别为:226.1835,174.89086,126.00372,79.40928,35(单位为 )。针对  d( o& ^# v0 d" R( N
    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
    + z& |& M9 P. P2 [4 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, M  l0 t2 Q9 v) w, S( G
    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" U  A! l  j% f* h6 V5 G4 O  H- v0 K
    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。  v: R& Y7 p% d& e# z% X; g
    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
    ) `) [& ?- v" U$ m9 @' R6 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7 o" R$ O, D9 b) q) H: r6 v
    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
    " l6 t. K# f8 V& mShepard 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
    * {  {- T, f. T( }* A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,+ K" D7 X$ r/ N6 l( A
    利用了主要目标法将双目标简化为单目标。 - c$ R0 O1 E4 ]  ^

    5 R$ I% V. V; m& E2 N/ s4 q
    3 ~6 L' s' _, M3 O3 F; t

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    zan
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