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1、摘要I摘要隨著現(xiàn)代工業(yè)的迅速發(fā)展,環(huán)境污染問(wèn)題已日趨嚴(yán)重,大氣環(huán)境質(zhì)量對(duì)人體健康的影響,越來(lái)越受到人們的普遍關(guān)注。目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于大氣質(zhì)量預(yù)測(cè)的研究主要是基于大氣污染物濃度及其影響因子的研究,通過(guò)使用不同預(yù)測(cè)方法探討影響因子和大氣污染物濃度之間的關(guān)系并建立相關(guān)模型,預(yù)測(cè)未來(lái)的污染物濃度。常用的方法有灰色模型,回歸模型等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,以及近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的支持向量機(jī),BP算法等人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,上述方法基本上都是從單一的粒度空間對(duì)
2、研究對(duì)象進(jìn)行考慮,而單一粒度只能考慮到序列的一方面特性,不能描述序列間的相關(guān)性,可能掩蓋了事物間的內(nèi)在關(guān)系。在近年發(fā)展起來(lái)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,支持向量機(jī)雖然可以得到最優(yōu)解,但其結(jié)果只能是離散的類別值且是二分類問(wèn)題,BP算法雖然可以獲得連續(xù)值,但是直接使用容易陷入局部最優(yōu)且其算法自身“前學(xué)后忘”的缺陷也限制了它的使用。本文提出了將商空間粒度計(jì)算理論和組合預(yù)測(cè)引入大氣質(zhì)量的預(yù)測(cè)中。運(yùn)用商空間粒度計(jì)算理論對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行由粗到細(xì)逐步分析,建立不同
3、粒度空間下的樣本集,充分挖掘數(shù)據(jù)本身及其相互間的隱含信息,選擇樣本序列的最佳構(gòu)成方式。在樣本的學(xué)習(xí)過(guò)程中,采用了構(gòu)造性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP算法的組合預(yù)測(cè)模型,利用了構(gòu)造性機(jī)器學(xué)習(xí)方法高精度的分類性,并用BP算法克服了其只有離散分類值而無(wú)連續(xù)值的缺陷,提高了預(yù)測(cè)精度。本文的主要工作包括:1介紹了大氣質(zhì)量預(yù)測(cè)的概念及現(xiàn)狀,主要的大氣質(zhì)量預(yù)測(cè)方法,并對(duì)上述方法進(jìn)行了分析,指出這些不同方法的不足之處,重點(diǎn)介紹了現(xiàn)有氣象科學(xué)廣泛使用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及
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