计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (8): 2212-2216.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.08.2212
• 第五届中国数据挖掘会议(CCDM 2014)论文 • 上一篇 下一篇
收稿日期:
2014-05-07
修回日期:
2014-05-12
出版日期:
2014-08-01
发布日期:
2014-08-10
通讯作者:
李龙
作者简介:
基金资助:
国家自然科学基金资助项目;教育部留学回国人员科研启动基金资助项目
LI Long,MA Lei,HE Jianfeng,SHAO Dangguo,YI Sanli,XIANG Yan,LIU Lifang
Received:
2014-05-07
Revised:
2014-05-12
Online:
2014-08-01
Published:
2014-08-10
Contact:
LI Long
摘要:
针对大气中细颗粒物(PM2.5)浓度预测的问题,提出一种预测模型。首先,通过引入综合气象指数综合考虑风力、湿度、温度等因素;然后,结合实际二氧化硫(SO2)浓度、二氧化氮(NO2)浓度、一氧化碳(CO)浓度和PM10浓度等,构成特征向量;最后,利用特征向量和PM2.5浓度数据来建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型。经2013年城市A和城市B环境监测中心的数据预测分析表明,引入综合气象指数后预测的准确性提高,误差降低近30%。说明该模型能够较为准确地预测PM2.5浓度,并具有较高的泛化能力。此外还分析了PM2.5浓度与住院率、医院门诊量的关系,发现了它们的高度相关性。
中图分类号:
李龙 马磊 贺建峰 邵党国 易三莉 相艳 刘立芳. 基于特征向量的最小二乘支持向量机PM2.5浓度预测模型[J]. 计算机应用, 2014, 34(8): 2212-2216.
LI Long MA Lei HE Jianfeng SHAO Dangguo YI Sanli XIANG Yan LIU Lifang. PM2.5 concentration prediction model of least squares support vector machine based on feature vector[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(8): 2212-2216.
[1]QIN X, LEI L, YAO X. Methods to improve the generalization of BP neural network applied in air pollution forecasting [J]. Journal of Beijing University of Technology, 2007, 33(8): 849-852.(秦侠,雷蕾,姚小丽.大气污染预测中提高BP网络泛化能力的方法[J].北京工业大学学报,2007,33(8):849-852.)
[2]CHEN L, WU D, CHEN Q. Wavelet analysis and support vector machine used in predicting atmospheric pollution [J]. Xi'an University of Science and Technology, 2010, 30(6): 726-730.(陈柳,吴冬梅,陈俏.小波分析及支持向量机应用于大气污染预测[J].西安科技大学学报,2010,30(6):726-730.) [3]SU J, QIN X, LEI L, et al. Study of neural networks in air pollution forecasting application [J]. Sichuan Environment, 2008, 27(2): 98-101.(苏静芝,秦侠,雷蕾,等.神经网络在空气污染预报中的应用研究[J].四川环境,2008,27(2):98-101.) [4]CHEN Q, CAO G, CHEN L. SVM applied to predict the concentration of atmospheric pollutants [J]. Computer Technology and Development, 2010, 20(1): 250-252.(陈俏,曹根牛,陈柳.支持向量机应用于大气污染物浓度预测[J].计算机技术与发展,2010,20(1):250-252.) [5]WEI Z, GUO Z, ZHANG L, et al. The application of an air pollution model based on the Gauss mode [J]. China Ocean University: Natural Science, 2008, 38(2): 327-330.(魏振钢,郭遵强,张琳,等.基于高斯模式的大气污染模型的应用[J].中国海洋大学学报:自然科学版,2008,38(2):327-330.) [6]WANG Y, DONG L, CHEN J. The study of three-dimensional multi-box model of prediction of atmospheric environment [C]// Proceedings of the 2007 China Environmental Science Society Annual Conference. Beijing: China Environmental Science Press, 2007: 621-625.(王燕,董丽,陈剑.三维多箱模型预测大气环境的研究[C]// 2007中国环境科学学会学术年会优秀论文集.北京:中国环境科学出版社,2007:621-625.) [7]CHARRON A, HARRISON R. Fine (PM2. 5) and coarse (PM2.5-10) particulate matter on a heavily trafficked London highway: sources and processes [J]. Environmental Science and Technology, 2005, 39(20): 7768-7776. [8]YAN L. Correlation coefficient and partial correlation coefficient in the relevant analysis [J]. Journal of Yunnan Institute of Finance, 2003, 19(3): 78-80.(严丽坤.相关系数与偏相关系数在相关分析中的应用[J].云南财贸学院学报,2003,19(3)78-80.) [9]HE H, ZHOU X, ZENG J. Short-term load forecasting simplified LS-SVM model and implementation [J]. Computer Simulation, 2011, 28(1): 302-306.(贺红林,周翔,曾劲松.短期负荷预测的简化LS-SVM模型及实现[J].计算机仿真,2011,28(1):302-306.) [10]YAN W, SHAO H. Support vector machines and comparison and application of least squares support vector machine [J]. Control and Decision, 2003, 18(3): 358-360.(阎威武,邵惠鹤.支持向量机和最小二乘支持向量机的比较及应用研究[J].控制与决策,2003,18(3):358-360.) [11]LIU Y, PACIOREK C, KOUTRAKIS P. Estimating regional spatial and temporal variability of PM2. 5 concentrations using satellite data, meteorology, and land use information [J]. Environmental Health Perspectives, 2009, 117(6): 886-892. [12]TURPIN B, LIM H. Species contributions to PM2. 5 mass concentrations: revisiting common assumptions for estimating organic mass [J]. Aerosol Science and Technology, 2001, 35(1): 602-610. [13]McKENDRY I. Evaluation of artificial neural networks for fine particulate pollution (PM10 and PM2. 5) forecasting [J]. Journal of the Air and Waste Management Association, 2002, 52(9): 1096-1101. [14]Xi'an Environmental Monitoring Station. Daily air quality [EB/OL]. (2013-09-20) [2014-01-05]. http://www.xianemc.gov.cn/.(西安市环境监测站.空气质量日报[EB/OL]. (2013-09-20) [2014-01-05]. http://www.xianemc.gov.cn/.) [15]Wuhan Environmental Monitoring Station. Daily air quality [EB/OL]. (2013-09-20) [2014-01-05]. http://www.whemc.cn/.(武汉市环境监测站.空气质量日报[EB/OL]. (2013-09-20) [2014-01-05]. http://www.whemc.cn/.) [16]Ningbo Environmental Monitoring Station. Daily air quality [EB/OL]. (2013-12-20) [2014-01-05]. http://www.nbemc.gov.cn/.(宁波市环境监测站. 空气质量日报[EB/OL]. (2013-12-20) [2014-01-05]. http://www.nbemc.gov.cn/.) [17]SHANG Y, SUN Z, CAO J, et al.. Systematic review of Chinese studies of short-term exposure to air pollution and daily mortality [J]. Environment International, 2013, 54: 100-111. [18]WANG D, WANG B, BAI Z. PM2.5 pollution and daily mortality residents meta analysis of the relationship [J]. Journal of Environment and Health, 2012, 29(6): 529-532.(王德庆,王宝庆,白志鹏.PM2.5污染与居民每日死亡率关系的Meta分析[J].环境与健康杂志,2012,29(6):529-532.) |
[1] | 罗圣钦 陈金怡 李洪均. 基于注意力机制的多尺度残差UNet实现乳腺癌灶分割[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
[2] | 杨鼎康 黄帅 王顺利 翟鹏 李一丹 张立华. 基于对抗生成网络和网络集成的面部表情识别方法EE-GAN[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
[3] | 秦庭威 赵鹏程 秦品乐 曾建朝 柴锐 黄永琦. 基于残差注意力机制的点云配准算法[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
[4] | 鲁永帅 唐英杰 马鑫然. 基于深度特征融合的无纺布低对比度浆丝缺陷检测方法[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
[5] | 裴仪瑶, 郭会明, 张丹普, 陈文博. 基于定位不确定性的鲁棒3D目标检测方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(10): 2979-2984. |
[6] | 许学斌, 张佳达, 刘伟, 路龙宾, 赵雨晴. 融合空间和通道特征的高精度乳腺癌分类方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(10): 3025-3032. |
[7] | 汪虹余, 张彧, 杨恒, 穆楠. 基于蚁群优化算法的弱光图像显著性目标检测[J]. 计算机应用, 2021, 41(10): 2970-2978. |
[8] | 魏淳武, 赵涓涓, 唐笑先, 强彦. 基于多时期蒸馏网络的随访数据知识提取方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(10): 2871-2878. |
[9] | 韩建栋, 李晓宇. 基于多尺度特征融合的行人重识别方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(10): 2991-2996. |
[10] | 张凯悦, 张鸿. 基于注意力机制网络的航运监控图像识别模型[J]. 计算机应用, 2021, 41(10): 3010-3016. |
[11] | 李自强, 王正勇, 陈洪刚, 李林怡, 何小海. 基于外观和动作特征双预测模型的视频异常行为检测[J]. 计算机应用, 2021, 41(10): 2997-3003. |
[12] | 高世伟, 张长柱, 王祝萍. 基于可分离金字塔的轻量级实时语义分割算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(10): 2937-2944. |
[13] | 卓禹心, 韩素雅, 张榆锋, 李支尧, 董毅峰. 基于超声谐波包络Nakagami参数图像的微波消融区域自动分割方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(10): 3089-3096. |
[14] | 李敬虎 邢前国 郑向阳 李琳 王丽丽. 基于深度学习的无人机影像夜光藻赤潮提取方法[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
[15] | 任炜 白鹤翔. 基于全局与局部的多标签图像分类方法[J]. 计算机应用, 0, (): 0-0. |
阅读次数 | ||||||
全文 |
|
|||||
摘要 |
|
|||||