占道施工区车道PM2.5浓度数据分析与建模

发布时间：2020-04-29 03:57

【摘要】：成都市正处于加快建设世界轨道交通之都的高速发展期,大量开展地铁占道施工项目。而占道施工可能直接或通过影响交通流而间接影响PM2.5排放,恶化空气质量,严重威胁人的生命健康安全。且占道施工区排放条件相对较差,污染颗粒物不易扩散,导致施工区车道污染物聚集浓度更高。因此研究占道施工区车道PM2.5浓度变化机理,对PM2.5浓度预警、相关交通策略的环境影响评价和优化具有重要意义。本文在顺江路站施工区对照实验的基础上,结合多重插补和最近邻均值插补法进行了数据清洗。并提出将PM浓度视为离散信号进行小波降噪的数据降噪方法,然后进行了施工区和正常通行路段的统计分析、相关性分析、自相关分析和聚类分析,针对自变量存在多重共线性的问题提出了改进遗传算法自变量降维的BP神经网络施工区车道PM2.5浓度预测模型,得到以下结论:小波降噪在最大程度保留原始PM浓度数据时频信息的基础上,对其噪声数据进行了有效抑制,提高了PM浓度数据在相关性分析和自相关分析的表现,证明了小波降噪在空气污染物浓度数据降噪上有很好的应用;占道施工区车道PM浓度均值相较于相近的非施工区车道提高约20%,论证了增幅主要受机动车排放增加、扩散环境改变和施工排放影响;气象条件对PM浓度数据影响显著,温度低湿度大气象条件下机动车排放更高。PM浓度数据与温度呈显著负相关,和湿度呈显著正相关,相关系数绝对值均超过0.8;在解决自变量之间的多重共线性问题上,相较于主成分分析法,遗传算法克服了检验样本主成分信息可能改变的问题,对施工区车道PM2.5浓度BP神经网络预测模型的优化效果更好,并在此基础上提出了基于改进遗传算法自变量降维的BP神经网络模型。
【图文】：

放已经成为大气污染和城市雾霾的主要来源之一。当前许多城市正处于轨道交通建设的高速发展期，大量开展地铁占道施工项占道施工可能直接或通过影响交通流而间接影响 PM2.5 排放，恶化空气质量，胁人的生命健康安全。研究施工区车道颗粒污染物浓度变化机理，用以应对、防一步优化颗粒物污染，对行人、非机动车与机动车乘客乃至居民的生命健康安重要意义。1.1 PM2.5 的危害PM2.5 是指在空气环境中空气动力学当量直径小于等于 2.5 微米的颗粒物，由够通过肺泡直接进入循环系统，也被称为可吸入肺颗粒物。研究表明，，PM2.5 可的呼吸、心血管、生育免疫、神经系统等还能进入肺泡甚至血液，引起肺部和全增加血脂升高、动脉硬化的风险导致血压升高、心律不齐等症状[2]。

西南交通大学硕士研究生学位论文 占道施工区车道 PM2.5 浓度数据简析施工区非机动车道旁实际采集的 PM2.5 源有：施工排放、机动车排放景 PM2.5 等。考虑到 PM2.5 源解析的技术难度与经济成本，很难直接放量和机动车 PM2.5 排放量，论文研究的是实测的施工区车道 PM2。 PM2.5 排放到仪器检测到 PM2.5 浓度是一个复杂的转化和扩散并行过和扩散条件的影响，且存在许多误差源(行人、非机动车和仪器的系统际测得的施工区车道 PM2.5 浓度数据波动随机性大，规律不明显，如的主要研究工作就是平稳误差，挖掘施工区车道 PM2.5 浓度变化机理
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U491.9;X513

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本文编号：2644197