小波分析與混沌理論在大氣環(huán)境質量預測中的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

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合的預測機制預測大氣環(huán)境中SO2、PM10和NO2的濃度。首先應用分段三次Hermite插值法對監(jiān)測數據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，并在此基礎上運用C-C方法聯(lián)合估算各時間序列的相空間重構參數，小數據量方法計算最大Lyapunov指數判斷時間序列的混沌特性，然后分別構造了小波-混沌-神經網絡相結合

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

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