基于卡尔曼滤波的ARIMA—GM雾霾预测及扩散消失模型研究

发布时间：2017-04-22 19:00

  本文关键词：基于卡尔曼滤波的ARIMA—GM雾霾预测及扩散消失模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：雾霾问题不仅困扰着我国民众,在国际上也引到了广泛关注,目前世界各个国家对大雾天气以及PM2.5的预测、防治均有不同程度的研究。但是对雾霾的研究还处于摸索的阶段。而频繁出现的雾霾天气在冲击着我们日常生活与社会经济的同时,甚至破坏到了我国可持续发展的宗旨。由于各地气候不同和地势差异的影响,同一雾霾预测软件预测不同地区的雾霾情况时,预测的结果却不能准确地反映当地的雾霾天气状况,所以建立能够准确预报局部地区雾霾天气的预测模型是当务之急。本文是在MATLAB环境下,对2013年长春市两个月的气象五因子和环境空气六参数的浓度值进行统计分析,且以PM2.5的浓度值作为界定空气质量是否优良的基准来建立雾霾的预测模型和扩散模型以分析和测评空气质量。本文的具体工作如下:1、建立了基于卡尔曼滤波偏差调整的ARIMA—GM雾霾预测模型。针对已有预报系统仅用单因子判别雾霾的问题和单一预测模型预测误差校正的不确定性以及使预测值更加的逼近真实值的问题,设计了基于卡尔曼滤波偏差调整的ARIMA—GM雾霾预测模型。卡尔曼滤波偏差调整的ARIMA—GM模型是指用时间序列ARIMA模型和高斯-马尔科夫模型单独预测的PM2.5浓度值作为卡尔曼滤波偏差调整的期望值和初始值来进行预测误差调整的模型。2、提出了雾霾类似点源扩散模型。为了验证风力对雾霾天特征因子的影响,同时也是为了使预测模型实用化,建立扩散消失模型并对雾霾的扩散趋势仿真模拟。3、应用设计的雾霾预测模型实现对长春地区雾霾时序的预测。为显示此模型能使预测状态更加的逼近真实值,给出一次预测后经卡尔曼偏差调整的雾霾预测结果与单个雾霾预测模型预测结果的对比。4、用扩散模型分析验证风力影响下的PM2.5浓度变化趋势并仿真模拟雾霾的扩散消失。5、论述了如何以此模型为基础建立雾霾预测系统。为求得此雾霾预测模型的预报准确率,采用改进的卡尔曼滤波偏差调整的预测模型对选定的长春雾霾序列进行回滚预测。模型的建立源于生活,也服务于生活。对任何事物发展规律的预测模拟都是为了趋利避害。当然对雾霾的预测也不列外。所以在雾霾频发的当下,人们外出活动都得全面武装。为了使雾霾对身体的负面影响降到最低,建立雾霾预测和扩散消失模型,定量预测雾霾浓度的同时分析判断雾霾消散的大概时间,为人们在雾霾天的出行给出可以安全出行的消息通知。
【关键词】：雾霾 时间序列ARIMA模型 高斯马尔科夫模型 卡尔曼滤波 灰色模型 主成分分析 高斯扩散模型
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X513;O211.62
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 本文研究目的和主要工作13-15
• 第2章 相关基础知识15-26
• 2.1 样本数据的预处理15-18
• 2.2 时间分析序列18-22
• 2.3 高斯—马尔科夫线性拟合22-23
• 2.4 卡尔曼滤波器及其偏差调整理论23-24
• 2.5 高斯扩散模型24-25
• 2.6 运行环境MATLAB简介25
• 2.7 本章小结25-26
• 第3章 基于KF的ARIMA—GM雾霾预测模型及其应用26-45
• 3.1 基于KF的ARIMA—GM雾霾预测模型设计26-31
• 3.1.1 基于ARIMA模型的雾霾预测模型27-29
• 3.1.2 高斯-马尔科夫模型预测的建模步骤29-30
• 3.1.3 改进的卡尔曼滤波偏差调整30-31
• 3.2 预测模型应用31-43
• 3.2.1 数据的描述和预处理31-33
• 3.2.2 模型模拟预测33-35
• 3.2.3 时间序列ARIMA的预测模拟35-37
• 3.2.4 高斯-马尔科夫线性预测模拟37-40
• 3.2.5 预测值的偏差调整40-43
• 3.3 本章小结43-45
• 第4章 改进的高斯扩散模型及其应用45-53
• 4.1 改进的高斯扩散模型45-47
• 4.2 模型的应用实现47-52
• 4.2.1 雾霾的扩散消失模型数据的预处理47-50
• 4.2.2 雾霾扩散模型实现以及结果分析50-52
• 4.3 本章小结52-53
• 第5章 雾霾预测系统的需求功能展示53-57
• 5.1 功能实现53-56
• 5.2 本章小结56-57
• 第6章 总结与展望57-59
• 6.1 工作总结57-58
• 6.2 进一步工作58-59
• 参考文献59-62
• 致谢62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 李惠民;王涛;姚娜;;Matlab在高架点源大气污染扩散模式中的应用[J];环境与可持续发展;2014年06期

2 解淑艳;刘冰;李健军;;全国环境空气质量数值预报预警系统建立探析[J];环境监控与预警;2013年04期

3 陈连友;李月英;曹秀芝;张宝贵;曹建新;齐义君;;秦皇岛地区雾天气气候特征及预报[J];气象;2009年12期

4 张建玲;林苗苗;刘建华;申国华;;时间序列季节调整方法在气象要素预测中的应用分析[J];现代农业科技;2009年23期

5 刘红年;胡荣章;张美根;;城市灰霾数值预报模式的建立与应用[J];环境科学研究;2009年06期

6 ;A Time Series Analysis of Outdoor Air Pollution and Preterm Birth in Shanghai, China[J];Biomedical and Environmental Sciences;2007年05期

中国重要会议论文全文数据库 前1条

1 毛宇清;孙燕;陈曲;沈澄;;南京地区灰霾预报方法试验研究[A];第26届中国气象学会年会大气成分与天气气候及环境变化分会场论文集[C];2009年

  本文关键词：基于卡尔曼滤波的ARIMA—GM雾霾预测及扩散消失模型研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：321027