小波分析與混沌理論在大氣環(huán)境質(zhì)量預(yù)測中的研究.pdf

1、本文充分利用小波分析的特點，采用小波分析和混沌理論相結(jié)合的預(yù)測機制預(yù)測大氣環(huán)境中SO2、PM10和NO2的濃度。首先應(yīng)用分段三次Hermite插值法對監(jiān)測數(shù)據(jù)的缺失值進行插值處理，運用軟閾值消噪方法將SO2、PM10和NO2濃度時間序列分解為背景值時間序列和噪聲值時間序列，并在此基礎(chǔ)上運用C-C方法聯(lián)合估算各時間序列的相空間重構(gòu)參數(shù)，小數(shù)據(jù)量方法計算最大Lyapunov指數(shù)判斷時間序列的混沌特性，然后分別構(gòu)造了小波-混沌-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合

2、的預(yù)測模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型、小波-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的預(yù)測模型和混沌-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的預(yù)測模型預(yù)測了SO2、PM10和NO2的濃度，最后，計算預(yù)測的相對誤差和絕對誤差評價四種預(yù)測模型。結(jié)果表明:各時間序列最大Lyapunov指數(shù)均大于0，系統(tǒng)處于混沌狀態(tài);小波-混沌-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的預(yù)測模型預(yù)測精度較高，推廣能力強，其次是小波-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的預(yù)測模型，其他兩種預(yù)測模型的預(yù)測效果較差，且通過對四種預(yù)測模型的對比分析，證明了小波分析和混