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[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)  [作者] 韦惠红  李剑  张文言  雷建军  陈璇  
提前24小时准确预测PM_(2.5)浓度可以有效的避免严重污染天气对人体带来的不利影响。为了提高深度学习模型PM_(2.5)浓度24小时预测的性能和泛化能力,在传统循环神经网络(RNN)模型上添加支持向量回归(SVR)作为下采样层提取非线性特征并降维;然后添加多核卷积神经网络(CNN)提升特征表达能力;最后利用门控循环网络(GRU)可记忆时间序列中长期信息的优势进行时序预测以保证结果的稳定性。对集成SVR-CNN-GRU模型,以2015年1月1日至2020年4月10日武汉及其周边13城市的空气质量数据和地面气象数据为样本进行实例验证,结果表明,SVR-CNN-GRU在武汉市PM_(2.5 )24小时预测上的表现明显优于集成之前的RNN、SVR和随机森林回归方法,而且泛化能力更强,拟合优度达到 0.97,能够实现高准确度预测,达到提前24小时预警的目的。
[期刊] 生态经济  [作者] 王旭豪  郭欣格  郎建垒  
基于算术平均法的传统PM_(2.5)和PM_(10)浓度指标没有考虑空气污染对公众健康和暴露人口的影响。文章从大气污染的公众受体出发,采用基于城市暴露人口加权的算法,计算了31个省份和全国的PPM_(2.5)和PPM_(10)年均值。研究发现,2015年,大部分省份人口加权平均法的PPM_(2.5)与算术平均法的PM_(2.5)均有显著差异,其中黑龙江与新疆的差异度最大;从2013~2015年,基于74个城市的全国PPM_(2.5)都要高于PM_(2.5),而且PPM_(2.5)和PM_(2.5)之间的差异度逐年上升。虽然2004至2015年期间PPM_(10)与PM_(10)都呈下降趋势,但...
[期刊] 调研世界  [作者] 李培志  
本文利用京津冀地区的污染数据,使用人群搜索算法一支持向量机模型对污染物浓度分别进行点预测和区间预测,并与常用的几个污染物预测模型进行比较。实验结果显示,在点预测方面,该模型的预测精度优于其他模型;在区间预测方面,在显著性水平为0.1的情况下该模型区间预测覆盖率最高。整体来看,该预测模型可以应用于对中国京津冀地区的污染物浓度进行预测。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张晶华  甘宇健  
文章针对所得上涨指数数据利用深度学习支持向量机模型对下一个上证指数进行数值预测。该算法具体为利用全概率知识及深度学习支持向量机对上证指数数据进行预处理,并对上证指数数据进行深度学习支持向量特征训练学习,然后优化深度学习支持向量机模型结构及相关参数,最后利用所得优化深度学习支持向量机模型对下一个交易日的上证指数进行数值预测。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 秦丰  刘东霞  孙炳达  阮柳  马占鸿  王海光  
为实现苜蓿叶部病害的快速准确诊断和鉴别,基于图像处理技术,对常见的4种苜蓿叶部病害(苜蓿褐斑病、锈病、小光壳叶斑病和尾孢菌叶斑病)的识别方法进行探索。对采集获得的899张苜蓿叶部病害图像,利用人工裁剪方法从每张原始图像中获得1张子图像,然后利用结合K中值聚类算法和线性判别分析的分割方法进行病斑图像分割,得到4种病害的典型病斑图像(每张典型病斑图像中仅含有1个病斑)共1 651张。基于卷积神经网络提取病斑图像特征,建立病害识别支持向量机(Support vector machine,SVM)模型。结果表明:
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 贺江华  谭益民  周兰芳  
2013年11月,在室内对空气正、负离子浓度、PM10(可吸入颗粒物)、PM2.5(细颗粒物)等进行测量,将测量数据用SPSS软件进行统计分析,结果表明:(1)室内空气负离子浓度日变化与PM2.5浓度呈显著的负相关,与PM10浓度也呈显著的负相关;(2)自然条件下的室内空气负离子浓度日变化幅度规律为:PM10>PM2.5>空气负离子;燃烧香烟后的室内空气负离子浓度日变化幅度规律为:空气负离子>PM2.5>PM10。
[期刊] 统计与决策  [作者] 章永来  史海波  周晓锋  杨秀锋  
针对测试人体脂肪含量相对比较复杂的问题,文章根据日常测试的包含14个特征值的样本数据,设计了一种基于统计学习理论的支持向量机预测方法。通过四种常用核函数和监测均方根误差与平方相关系数两项关键指标,对比分析实验表明利用支持向量机预测人体的脂肪含量具有很好的效果。
[期刊] 统计与决策  [作者] 李栋  薛惠锋  张文宇  方铭  
为解决PM2.5浓度预测中存在的精度不高的问题,文章提出了一个基于相关分析、自回归分布滞后模型、果蝇优化算法、核极限学习机的在线PM2.5日浓度混合预测模型。并将模型应用于关中地区五个地市,用2016年1月至2017年5月监测数据对模型进行验证。结果表明:模型均方根误差<6μg,平均绝对百分比误差0.98,能够在日尺度下有效地预测PM2.5浓度,可以为当地开展空气污染预警和城市综合管理提供决策支持。
[期刊] 中国人口.资源与环境  [作者] 燕丽  汪旭颖  贺晋瑜  
细颗粒物已经成为影响城市和区域空气质量的首要污染物。根据我国74个重点城市PM2.5年均浓度监测数据,分析了我国大气细颗粒物污染状况和区域分布特征。结合环境空气质量标准和"国十条"的要求,综合考虑不同区域空气污染特征、经济发展水平和环境管理需求的差异,提出了不同区域城市PM2.5年均浓度达标年限,并从管理机制、管理手段、达标途径等方面提出了我国城市PM2.5年均浓度达标策略。
[期刊] 长江流域资源与环境  [作者] 揣小伟  高润艺  李建豹  赵荣钦  卢月  
基于空间数据,对中国PM_(2.5)排放强度和浓度的空间分布及时空变化进行了多尺度分析,定性、定量地讨论了两者关系及省际不公平性。结果表明:我国PM_(2.5)排放强度和浓度的空间分布规律具有相似性,中东部为高值主要分布区;1970~2015年,全国PM_(2.5)排放总量整体呈上升趋势,中间略有波动;1998~2016年,全国PM_(2.5)浓度整体上波动上升,相对于排放强度,其波动幅度较大;在不同时间段,PM_(2.5)排放强度和浓度年均变化具有较大差异;1998~2012年,PM_(2.5)排放强度和浓度在省级空间上具有明显相关性;时间序列上,两者在不同时间段和不同区域的变化趋势差异性较大。基于PM_(2.5)排放和浓度的区域公平性具有明显空间差异,东部和南部沿海省份占据优势,而西北和北部内陆地区处于劣势。
[期刊] 城市问题  [作者] 彭彦彦  万思齐  秦波  阮芳芳  
基于35个大城市企业空间分布数据,结合Lasso和OLS回归分析模型,分析了城市空间结构多中心度和集聚度对城市PM_(2.5)浓度的影响。结果表明,以企业空间分布表征的城市空间结构能够有效反映城市经济活动空间集聚对PM_(2.5)浓度的影响。在控制城市社会经济和自然环境等因素后,发现多中心城市的PM_(2.5)浓度更低,而空间结构越紧凑的城市PM_(2.5)浓度则越高,城市空间多中心发展对PM_(2.5)浓度的影响大于城市空间集聚度。总体来说,在中国主要的大城市中,分散化多中心城市拥有更好的空气质量。建议通过合理的城市规划和管理政策,鼓励适度分散的多中心城市发展,以实现更高的城市空气质量和更少的污染物排放。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)  [作者] 李福宏  罗晨  秦雨婕  邓灵福  丁书茂  
流行病学证据表明,老年人长期接触PM_(2.5)可能导致记忆障碍.为了探究短期、严重雾霾天气对人们健康的影响,以C57BL/6J小鼠为研究对象,用不同浓度的PM_(2.5)(0、193、1 930、19 300μg·kg~(-1)·day~(-1)),通过鼻腔滴注的实验,染毒1 w,探究急性高浓度PM_(2.5)污染所造成的神经毒性.首先通过Morris水迷宫实验对小鼠认知能力进行检测,暴露结束后对小鼠脑组织进行组织病理学检测(H&E)、氧化应激水平测定(ROS、MDA、SOD).实验结果表明,急性高浓度PM_(2.5)暴露虽然不影响小鼠大脑的生长发育,但会导致小鼠认知能力下降,高剂量19 300μg·kg~(-1)·day~(-1)PM_(2.5)染毒组小鼠与空白对照组小鼠5 d逃避潜伏期的平均值有显著性差异(*为P<0.05);小鼠脑组织海马区出现病理学损伤;小鼠脑组织中的ROS水平、MDA含量上升,SOD活性下降.实验揭示了急性高浓度PM_(2.5)暴露对小鼠脑组织能造成氧化损伤,破坏海马神经中枢细胞结构,影响小鼠的学习记忆能力.
[期刊] 统计与决策  [作者] 倪兵兵  郑晓星  李霆  黄鹤玲  
合适的核函数参数对支持向量机的性能起着重要作用,然而如何选择参数是目前尚未得到很好的解决的一个难点问题。文章从实用的角度出发,提出了一种基于一类学习的支持向量机核参数选择方法,利用一类学习算法——支持向量数据描述的特性,通过简单的二分搜索法获取单类数据中一定支持向量个数比例下的核参数值;然后再确定支持向量机核函数参数。实验结果表明,对于不同问题,该方法可快速找到合适的核参数。
[期刊] 统计与决策  [作者] 严骏宏  
文章结合离散小波分解和支持向量机方法对股票指数进行组合预测研究,构建e-SVR支持向量回归机模型和结合离散小波分解的组合模型对2010年3月至2014年9月的沪深300股指收益率进行实验,两种模型分别预测未来6个月的股指收益率后与实际情况对比。结果表明:离散小波分解和支持向量机的组合模型相对支持向量机而言具有较好的逼近能力和泛化能力,能够很好地对股指收益率进行拟合并对未来的股票指数进行预测。
[期刊] 财经理论与实践  [作者] 喻胜华  肖雨峰  
信息粒化是进行海量数据挖掘和模糊信息处理的有效工具。本文提出了一种基于信息粒化和支持向量机的股票价格预测方法。利用长安汽车的股票数据,建立股票开盘价回归预测模型,该模型克服了传统时间序列模型仅局限于线性系统的情况。应用实例表明:该方法能有效地预测股票价格的变化范围。
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