基于数据融合技术的城市雾霾检测算法研究

发布时间：2017-03-22 20:01

  本文关键词：基于数据融合技术的城市雾霾检测算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：雾霾日益加重,已经严重危害了人们的生产、生活。针对雾霾的研究,多侧重其影响方面,对雾霾检测算法、影响因素等的研究相对较少,非气象因素对雾霾的作用的定量分析还没有相关的研究结果,同时雾霾定义也没有统一定论。为解决上述问题,本文定量分析问题,提出城市雾霾的理论检测算法。本文基于自主研发的网页解析程序,实时获取网页中的空气质量数据。挖掘数据特性,从静态相关性和动态相关性的角度出发,研究空气颗粒物与气象因素(风速、温度、湿度、压强)以及非气象因素(二氧化硫、二氧化氮)之间的关系。通过对PM10、PM2.5、空气质量指数(AQI)相关性分析,得出PM10与PM2.5、PM10与空气质量指数是正相关的,所以确定雾霾的评价指标为PM10。将雾霾形成过程视为黑色系统,忽略各因子的作用机理,单从系统的输入、输出考虑雾霾形成过程。引入气象效应、非气象效应函数,结合判别分析理论,提出城市雾霾检测算法,对湿度较大时测量虚高的现象进行了修正。本文依据雾霾评价指标PM10来定义城市雾霾等级,对气象指标、非气象指标进行聚类分析。首次将模糊C-均值理论应用到城市雾霾检测上,将模糊C-均值聚类算法、MED算法结合,融合气象、非气象多个指标的信息,提出雾霾等级检测另一种算法。通过实验证明,本文提出的两种城市雾霾检测算法都具有较好的检测性能。通过两种雾霾检测算法对比分析,第一种检测算法更可行、更精确。本文提出的城市雾霾检测算法可操作性强,具有一定的实际意义,可为今后更深入的研究城市雾霾问题提供理论依据。
【关键词】：雾霾 判别分析 检测算法 模糊C-均值聚类
【学位授予单位】：沈阳大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X831
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 选题背景及其研究意义10-12
• 1.2 研究现状12-16
• 1.2.1 城市雾霾影响因素的研究现状12-14
• 1.2.2 城市雾霾检测算法研究现状14-16
• 1.3 主要工作16-17
• 1.3.1 研究目标16
• 1.3.2 研究内容16-17
• 1.3.3 创新点17
• 1.4 小结17-18
• 第2章 影响雾霾形成的因素分析18-26
• 2.1 气象因素分析18-21
• 2.1.1 大气环境的影响18-19
• 2.1.2 气象因子的影响19-21
• 2.2 非气象因素分析21-25
• 2.2.1 气溶胶的影响22-23
• 2.2.2 主要气溶胶类型23-25
• 2.2.3 主要污染源分析25
• 2.3 小结25-26
• 第3章 基于判别分析法的城市雾霾检测算法26-50
• 3.1 判断别分析法26-27
• 3.2 城市雾霾检测模型建立27-37
• 3.2.1 数据来源与数据处理27-30
• 3.2.2 雾霾评价指标30-31
• 3.2.3 建立气象和非气象效应函数31-33
• 3.2.4 改进的多层线性回归估计33-34
• 3.2.5 建立雾霾检测模型34-35
• 3.2.6 雾霾检测模型优化35-37
• 3.3 城市雾霾检测算法37-40
• 3.3.1 雾霾的组成含量分析38-39
• 3.3.2 各因素贡献率分析39-40
• 3.4 算法仿真40-45
• 3.4.1 雾霾检测算法仿真40-43
• 3.4.2 实验结果分析43-45
• 3.5 残差分析45-48
• 3.6 小结48-50
• 第4章 基于模糊C-均值聚类的城市雾霾检测算法50-62
• 4.1 模糊C-均值聚类算法50-51
• 4.2 城市雾霾等级定义51-53
• 4.3 城市雾霾等级检测算法53-55
• 4.4 算法仿真55-60
• 4.4.1 基于模糊C-均值聚类的城市雾霾等级检测算法仿真55-59
• 4.4.2 基于判别分析的城市雾霾等级检测算法仿真59-60
• 4.5 小结60-62
• 第5章 城市雾霾检测算法评价及误差分析62-66
• 5.1 检测算法评价62-64
• 5.1.1 检测算法的评价指标62
• 5.1.2 两种检测算法的对比分析62-64
• 5.2 误差分析64-66
• 第6章 总结与展望66-68
• 6.1 工作总结66-67
• 6.2 未来展望67-68
• 参考文献68-71
• 在学期间研究成果71-72
• 致谢72-73

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本文编号：262077