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《西安建筑科技大学》 2006年
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小波分析和神经网络应用于大气污染预测的研究

陈柳  
【摘要】:小波分析和神经网络在近些年进展非常迅速,研究表明,小波分析和神经网络在许多领域具有广阔的应用潜力。作者应用小波分析和神经网络的方法对大气污染预测进行了深入的研究,拓宽了小波分析和神经网络在大气污染预测中的应用范围,完善了在大气污染预测中的应用方法,为进一步有效、快速、方便地分析和预测大气污染物浓度提供了全新的思路和方法。 首先应用小波分解后的最高层低频信号的重构,清晰地判断出大气污染物浓度的年变化规律,应用小波分解后的最低两层高频信号的重构清晰地判断大气污染物浓度时间序列的突变点。 第二,提出把小波分析和时间序列相结合的预测模型应用于大气污染物浓度预测。利用小波分解将大气污染物浓度时间序列分解到不同频率通道上,再分别考虑用相应的时间序列模型进行预测,最后再合成得到原时间序列的预测值。这种小波时间序列的方法可有效解决时间序列模型对非线性、非平稳复杂时间序列效果欠佳的缺点,并可实现多步预测。 第三,对神经网络预测模型的输入样本进行研究,应用大气污染气象学原理分析并确定神经网络预测模型的输入变量,采用主成分分析进行输入变量降维。 第四,提出一种全新的分段BP神经网络预测模型。通过小波分解和重构对大气污染物浓度时间序列的年变化趋势进行分段,在此基础上,对各段有针对性地设计了神经网络预测模型,采用了“提前停止”,“贝叶斯正则化法”及“神经网络集成”等方法进一步提高预测网络的推广能力。通过实例分析,该预测模型具有预测精度较高,适应范围较广,计算速度较快等优点。 最后,在分析“松散型”小波网络特性的基础上,提出将“分解-重构-预测”小波网络应用于大气污染物浓度预测,采用分解后的小波系数再重构到原尺度上,并对低频、中频小波系数序列采用考虑气象因素的神经网络预测模型,对高频小波系数序列采用不考虑气象因素,而是将前几日的小波系数值作为输入的神经网络模型,最后再将各小波系数序列预测值合成得到原序列的预测值。通过实例分析,模型预测精度较高,适应范围较广。
【学位授予单位】:西安建筑科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:X51

【引证文献】
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1 罗航;王厚军;龙兵;;基于“松散型”小波神经网络的时间序列预测研究[J];计算机工程与应用;2008年08期
2 罗航;王厚军;龙兵;;基于“紧致型”小波神经网络的时间序列预测研究[J];计算机应用研究;2008年08期
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【参考文献】
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【共引文献】
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1 代宏伟;布里渊散射水下探测目标的自动识别[D];南昌航空大学;2010年
2 王永;消防单兵综合信息采集系统研究[D];山东科技大学;2010年
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6 李安新;BP神经网络研究与硬件实现[D];山东科技大学;2010年
7 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
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【同被引文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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【二级引证文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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1 欧阳钧;王爱枝;;基于Matlab的BP神经网络在大气污染物浓度预测中的应用[J];环境科学与管理;2009年11期
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1 曲文龙;吴春尧;杨炳儒;张海军;;基于小波和支持向量机的多尺度时间序列预测[A];2005中国控制与决策学术年会论文集(下)[C];2005年
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5 田延安;王建文;杨莉;;小波技术与神经网络在齿轮诊断中的应用[A];'2006系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2006年
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7 陆费东;蒋爱平;;小波分析在控制中的应用及展望[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
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中国重要报纸全文数据库 前10条
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5 周迎久;市环保局大气污染专项整治效果明显[N];衡水日报;2007年
6 特约记者 姚志强;大庆石化公司制定异常气候防污染预案[N];中国石油报;2009年
7 本报记者 施琛耀;雾霾频袭,我省“点穴”氮氧化物[N];江苏法制报;2008年
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9 实习记者 任敏;9月本市收获28个蓝天[N];北京日报;2010年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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6 廖忠;小波网络及其在水轮机调节系统中的应用研究[D];河海大学;2005年
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6 王轶;基于数据挖掘的机车牵引变流器故障诊断[D];西南交通大学;2005年
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