基于二次分解集成和权重组合优化的空气质量预测研究.pdfVIP

摘要

空气质量与人类的生产生活息息相关。新鲜空气的摄入是人类健康生活的必

要条件。相反，长期暴露在污染的空气中会增加患病风险，损害身心健康。空气污

染问题作为上世纪遗留下来的世界难题，需要每一个人付出努力去改善和解决。然

而，随着社会逐渐向现代化和科技化迈进，空气污染问题似乎并没有得到缓解，反

而有加重的趋势。因此，为了推动空气污染防治工作的开展，实现精准高效的空气

质量预测就显得尤为重要。为此，本文提出了一种全新的智能预测模型，旨在进一

步提高空气质量预测的精确度，以便帮助人们更好的规划出行，并为局部空气质量

的评价、管理和决策提供数据指导。本文主要工作如下：

(1)超参数的选取一直是深度学习方法普遍存在的问题之一。变分模态分解也

存在同样的困扰，其模态数和惩罚参数的合理选择直接关乎后续分解结果的好坏，

进而影响预测模型的精度。针对这一问题，本文提出了一种基于EOS综合评价指

标和由粗到精网格有哪些信誉好的足球投注网站策略的自适应变分模态分解(AdaptiveVariationalMode

Decomposition,AVMD)算法来对超参数进行预设。通过该算法可以有效的减少外部

人为干扰对模型性能的影响，同时还确保拥有较高的有哪些信誉好的足球投注网站效率。

(2)考虑到数据分解后不同分量之间的互异性，本文设计了一种基于Hurst指

数的信号划分机制。通过探讨和分析数据的局部特征和复杂性程度，将信号划分为

两类，分别使用支持向量回归(SupportVectorRegression,SVR)和融合辅助数据的双

向长短期记忆(BidirectionalLongShort-TermMemory,BILSTM)网络（双通道BS网

络）进行训练、预测。在模型重构时，为避免直接求和导致的误差累积影响预测结

果的准确性。本研究利用麻雀有哪些信誉好的足球投注网站算法(SparrowSearchAlgorithm,SSA)来寻找各预

测网络的集成权重。基于上述步骤最终构建了一个名为AVMD-Hurst-BS-SSA的权

重组合预测模型，并对该模型的有效性进行了对比测试。

(3)针对权重组合模型面对极值点预测精度不足的问题，本文引入经验小波变

换(EmpiricalWaveletTransform,EWT)和AVMD的全新组合，对高频分量进行二次

分解，以充分降低数据的复杂性。同时，提出了一种改进的麻雀有哪些信誉好的足球投注网站算法(Improved

SparrowSearchAlgorithm,ISSA)，该算法结合了自适应递减的权重因子，间歇性游

走的Levy飞行策略和交替性有哪些信誉好的足球投注网站的对立学习机制，有效的克服了SSA算法容易

陷入次优解的问题。综合上述方法，本文最终构建了一个基于二次分解集成和权重

组合优化的智能预测模型，记为EWT-AVMD-Hurst-BS-ISSA。

实验结果表明，本文的模型在三个城市数据集中均具有良好的预测性能，可以

实现精准的空气质量预测。模型的开发对于环境保护、污染监测和提高居民生活质

量具有重要意义。

关键词：空气质量预测；深度学习；自适应变分模态分解；Hurst指数；改进麻雀

有哪些信誉好的足球投注网站算法

Keywords:Airqualityprediction;Deeplearning;Adaptivevariationalmode

decomposition;Hurstexponent;Improvedsparrowsearchalgorithm

目录

摘要I

AbstractIII

第1章绪论1

1.1研究背景和意义1

1.2国内外研究现状2

1.2.1传统统计学习方法3

1.2.2机器学习方法3

1.2.3基于“分解集成”的混合预测方法5

1.3论文主要工作7

1.3.1研究内容7

1.3.2研究思路7

1.4论文结构安排9

第2章相关理论和技术11

2.1空气质量指数介绍11

2.2数据分解算法12