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基于EMD-Prophet模型的太原市空气质量状况及其预测研究

刘宇琪  
【摘要】:本文基于太原市自2015年至2020年上半年,有关空气污染物浓度及空气质量指数(AQI)的数据,探究太原市空气质量的时间分布特征以及演变规律,同时针对太原市空气质量指数进行预测,研究太原市未来的空气质量变化情况。本文运用了R软件、Python和MATLAB等数据处理软件对数据进行分析。主要研究内容及结果如下:首先,将数据按年、季、月的时间进行分类,绘制出描述性的统计图,直接观察出各项空气污染物在年、季、月的变化规律,分析发现太原市空气质量呈现出明显的季节特征,冬夏季污染存在不同的污染物质,也呈现明显的季节性特征,特别是冬季污染情况严峻。并且,臭氧的产生量在夏季时浓度特别高,而其他污染物的产生量在冬季时浓度较高。接着,通过实际供暖时间划分出供暖期与非供暖期,并建立了多元回归方程,通过回归系数的数值判断出,PM_(10)无论在哪一时期都对空气质量有一定的影响程度。利用在两个时间段内建立的多元回归模型分别对未来的AQI进行了预测,预测效果良好。然而,自变量的未知性使得该模型无法预测未来情况,故需要选择更合适的模型对AQI的变化情况进行预测。然后,为了预测未来空气质量的变化,本文提出了经验模态分解(EMD)和Prophet模型的组合预测模型(EMD-Prophet模型)。运用EMD将AQI值分解,再对EMD分解后的IMF分量构建Prophet模型并进行预测,最后集成各个IMF分量的Prophet预测结果。接着,建立四种模型预测太原市的AQI值。最后,将EMD-Prophet模型与LSTM模型、ARIMA(3,1,2)和Prophet模型的MAE值、RMSE值、MAPE值作了对比,计算得出EMD-Prophet模型的MAE值为31.7310、RMSE值为42.8702、MAPE值为28.85%,均低于其他三个模型的MAE值、RMSE值和MAPE值。实验结果表明,EMD-Prophet模型可以更好地应用于预测AQI值。


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