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1、本文充分利用小波分析的特點(diǎn),采用小波分析和混沌理論相結(jié)合的預(yù)測(cè)機(jī)制預(yù)測(cè)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(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的缺失值進(jìn)行插值處理,運(yùn)用軟閾值消噪方法將SO2、PM10和NO2濃度時(shí)間序列分解為背景值時(shí)間序列和噪聲值時(shí)間序列,并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用C-C方法聯(lián)合估算各時(shí)間序列的相空間重構(gòu)參數(shù),小數(shù)據(jù)量方法計(jì)算最大Lyapunov指數(shù)判斷時(shí)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(cè)模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型、小波-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的預(yù)測(cè)模型和混沌-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)了SO2、PM10和NO2的濃度,最后,計(jì)算預(yù)測(cè)的相對(duì)誤差和絕對(duì)誤差評(píng)價(jià)四種預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明:各時(shí)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(cè)模型預(yù)測(cè)精度較高,推廣能力強(qiáng),其次是小波-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的預(yù)測(cè)模型,其他兩種預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果較差,且通過(guò)對(duì)四種預(yù)測(cè)模型的對(duì)比分析,證明了小波分析和混
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