大气污染物时空变化规律及人工智能优化算法研究 以北京市为例2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

大气污染物时空变化规律及人工智能优化算法研究 以北京市为例PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 绪论1

1.1 概述2

1.2 大气颗粒物2

1.2.1 大气颗粒物的物理化学性质2

1.2.2 大气颗粒物的危害3

1.3 气态污染物5

1.3.1 一氧化碳（CO）的性质及危害5

1.3.2 臭氧（O3）的性质及危害6

1.3.3 二氧化氮（NO2）的性质及危害6

1.3.4 二氧化硫（SO2）的性质及危害6

1.4 大气污染防治标准7

1.4.1 国外大气污染防治标准7

1.4.2 国内大气污染防治标准8

参考文献9

第2章 大气污染物浓度变化规律及污染水平研究11

2.1 概述11

2.2 大气污染物实时监测点位分布及数据处理14

2.2.1 北京市监测点位地理分布概况14

2.2.2 季节划分及数据基础16

2.3 大气污染物质量浓度的季节性变化17

2.3.1 大气污染物的平均质量浓度时间序列17

2.3.2 大气污染物质量浓度的月变化19

2.4 大气污染物质量浓度的逐时变化20

2.4.1 日变化特征20

2.4.2 频数分布23

2.5 大气污染物质量浓度相关性研究25

2.5.1 线性回归分析与相关关系26

2.5.2 大气污染物质量浓度的相关性分析29

2.6 本章小结36

参考文献36

第3章 环境空气质量评价方法研究39

3.1 概述39

3.2 AQI指数法的研究应用41

3.2.1 AQI污染级别划分及计算方法42

3.2.2 基于AQI评价的北京空气质量级别43

3.3 基于改进灰色算法的聚类评价研究45

3.3.1 灰色聚类模型及改进45

3.3.2 基于改进灰色聚类法的北京空气质量评价48

3.4 基于人工神经网络的分类评价研究54

3.4.1 人工神经网络54

3.4.2 神经网络建模的实现57

3.5 综合评价法分级标准讨论62

3.5.1 综合评价法结果对比62

3.5.2 基于AQI的综合评价指标探讨63

3.6 本章小结64

参考文献64

第4章 大气颗粒物质量浓度预测模型研究68

4.1 概述68

4.2 基于气象参数的多元线性回归预测模型70

4.2.1 输入因子改进70

4.2.2 预测模型的建立71

4.3 基于气象参数的机器学习算法预测模型73

4.3.1 建模算法原理74

4.3.2 预测模型的建立76

4.4 基于模糊时序的支持向量机回归预测模型79

4.4.1 时间序列的模糊粒化80

4.4.2 时序预测模型的建立82

4.5 本章小结87

参考文献87

第5章 大气颗粒物时空分布特征及插值模拟90

5.1 概述90

5.2 颗粒物质量浓度的时间和空间变化特征92

5.2.1 颗粒物质量浓度的时间变化特征92

5.2.2 颗粒物质量浓度的空间分布特征95

5.3 基于空间插值法的颗粒物时空分布模拟97

5.3.1 m维空间的双调和格林函数插值97

5.3.2 空间插值算法的MATLAB实现99

5.4 颗粒物质量浓度的插值模拟结果分析102

5.4.1 模拟结果验证102

5.4.2 分析讨论105

5.5 本章小结106

参考文献107

第6章 微环境大气颗粒物垂直分布规律及理化特性研究109

6.1 概述109

6.2 大气颗粒物垂直分布特征及室内外变化规律研究111

6.2.1 仪器材料与实验方法112

6.2.2 大气颗粒物垂直结构特征113

6.2.3 污染物室内外及不同高度变化规律115

6.3 基于SEM的单体颗粒物形貌分析118

6.3.1 仪器材料与实验方法118

6.3.2 单颗粒物微观形貌分析121

6.4 大气颗粒物化学组成特性研究126

6.4.1 元素富集分析126

6.4.2 基于聚类的化学元素组成特征分析128

6.5 本章小结131

参考文献131

第7章 结论及展望134

7.1 主要研究结论134

7.2 展望135

附录A 国标规定的污染物项目及浓度限值137

附录B 气态污染物质量浓度变化规律及污染水平139

附录C AQI评价结果、污染物平均质量浓度及白化函数156

附录D LIBSVM回归预测最佳参数优选图159

附录E 大气颗粒物质量浓度区域分布插值模拟162