基于遗传小波神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型.docx

基于遗传小波神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型
1.引言
随着工农业的发展，以及城市化进程的加快，大量的人口聚集在城市中，使得城市环境污染日益严重。空气污染是城市环境污染的主要形式之一，其中PM_(2.5)浓度是空气污染的重要指标。实时准确地预测PM_(2.5)浓度的变化越来越受到人们的关注。本文提出了一种基于遗传小波神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型，旨在提高预测准确性和稳定性。
2.相关工作
许多研究者已经进行了大量的工作，以提高PM_(2.5)浓度的预测准确性。传统的方法包括时间序列分析、ARIMA模型和神经网络等。他们都有自己的优劣之处。例如，时间序列分析可以通过统计方法推导出PM_(2.5)浓度的趋势和周期，但对于非稳定和非线性数据的处理能力较差。ARIMA模型在处理非线性数据时比时间序列方法更加有效，但依赖于时序数据的稳定性和趋势性。神经网络模型可以自适应地学习数据的特征，但它们也存在过拟合和欠拟合的问题。
小波神经网络是一种融合神经网络和小波分析的方法。小波分析可以将信号分解成不同尺度和频率的分量，有效地提取信号的渐进特征。Small和Zhao等人利用小波和BP神经网络建立了PM_(2.5)浓度预测模型。他们的研究表明，小波神经网络可以在预测PM_(2.5)浓度时提高预测准确性。
遗传算法是一种有效的优化算法，具有全局搜索和有效解决高维非线性优化问题的能力。因此，将遗传算法与小波神经网络相结合，可以有效地提高PM_(2.5)浓度预测准确性和稳定性。
3.方法
3.1数据收集和预处理
本文使用的监测点位数据来自某城市环境监测站，该站点位于市中心。收集的数据涉及PM_(2.5)浓度、气温、湿度等因素，持续时间为两年。收集的原始数据经过去除异常值和空数据进行预处理。
3.2小波分析
小波分析是一种将信号分解成不同尺度和频率分量的方法。在本文中，使用小波分析对PM_(2.5)浓度数据进行了分解和重构。首先，将原始数据进行小波变换，得到多个小波系数和近似系数。然后，将小波系数进行阈值处理，过滤掉噪声信号。最后，将处理后的小波系数和近似系数进行重构，得到平滑后的PM_(2.5)浓度数据。
3.3遗传算法
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，可以有效地搜索解空间中的全局最优解。在本文中，使用遗传算法对小波神经网络中的权值和阈值进行优化。将小波系数作为神经网络的输入，PM_(2.5)浓度作为输出。设定神经网络的隐层节点数和激活方式，并在遗传算法中搜索最优的权值和阈值。
3.4预测模型
本文提出的预测模型基于遗传小波神经网络，可以实现PM_(2.5)浓度的实时预测。该模型的输入是PM_(2.5)浓度的历史数据、气温和湿度数据。通过小波分析将输入数据进行处理后，通过遗传小波神经网络得到PM_(2.5)浓度的预测结果。
4.实验结果
本文选择某城市环境监测站的PM_(2.5)浓度数据进行实验。使用小波神经网络和遗传小波神经网络对PM_(2.5)浓度进行预测，并将预测结果与真实值进行比较。
实验结果表明，基于遗传小波神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型的预测准确性和稳定性均优于基于小波神经网络的预测模型和传统的预测方法。即使在季节性、非线性和突变性变化的情况下，该模型仍具有较高的预测准确性和稳定性。
5.结论
本文提出了一种基于遗传小波神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型。该模型利用小波分析提取PM_(2.5)浓度的渐进特征，并利用遗传算法优化神经网络的权值和阈值。实验结果表明，该模型具有较高的预测准确性和稳定性，即使在季节性、非线性和突变性变化的情况下，都能保持较好的预测效果。这为城市空气污染监测和控制提供了新的思路和方法。