基于外界影响及时序因素的PM2.5预测研究.docx

基于外界影响及时序因素的PM2.5预测研究 本文研究的主要目的是基于外界影响及时序因素的PM2.5预测，提出了一种新的预测模型，旨在提高PM2.5浓度预测的准确性和可靠性。 文章对PM2.5的定义和危害进行了介绍，PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，对人体健康和环境造成的危害极大。然后，文章对PM2.5预测的研究现状进行了综述，提出了两种主要的预测方法：时间序列分析预测法和外界因素分析预测法。 时间序列分析预测法是基于历史数据的分析，使用传统统计模型或机器学习进行时间序列预测。例如，文献[3]利用传统的自回归滑动模型（Autoregressive Moving Average Model，ARMA）预测长沙市PM2.5浓度；文献[4]则利用北京市PM2.5浓度的历史数据训练机器学习中的长短期记忆模型（Long Short Term Memory，LSTM）来达到预测目的。 外界因素分析预测法是基于影响因素的分析，使用气象因素、环境因素等作为输入变量，提高预测模型的解释能力。例如，文献[5]利用平均温度、地表温度和平均风速等气象因素来进行基于BP神经网络的PM2.5预测；文献[6]利用20种气象因素和6种环境因素建立了基于量子粒子群算法和径向基神经网络算法相结合的预测模型。 本文提出的预测模型是基于BP-EEMD-LSTM组合模型的，首先使用BP神经网络对主要外界影响因素进行预测，然后使用EEMD将残差序列分解成多个IMF和一个趋势项，最后使用LSTM对每个IMF进行预测，最后将所有预测值累加得到最终的预测结果。 BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，具有较强的非线性映射功能。BP神经网络的预测方法是将规范形式的数据输入模型中，然后利用重复更新完成后的权值和阈值获得最终的预测值。 EEMD是一种适用于分析非平稳、非线性复杂信号的方法，可以将复杂信号分解成多个IMF和一个趋势项。EEMD的算法步骤包括添加白噪声、EMD分解和IMF的获得等。 通过实例验证，本文提出的BP-EEMD-LSTM组合模型在PM2.5浓度预测方面具有较高的准确性和可靠性。该模型可以更好地捕捉PM2.5浓度的变化趋势和外界影响因素的关系，提高了预测模型的解释能力和可靠性。 本文基于外界影响及时序因素的PM2.5预测研究，提出了一个新的预测模型，旨在提高PM2.5浓度预测的准确性和可靠性，为改善城市空气质量和预防雾霾污染提供了新的思路和方法。