基于多元统计方法的空气质量综合评价及预测.docx

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  • 更新时间:2020-06-30
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摘要:近年来,随着我国经济的快速发展,环境污染日趋严重,影响了人们的生活和出行,空气质量已经成为国家和社会高度关注的问题。

本文主要运用多元统计分析的方法,对空气质量指数的影响因素进行分析,并对空气质量指数进行预测。根据南通市2015年空气质量指数和PM2.5浓度数据,运用相关性检验,判断两个的相关性;根据空气质量指数的分析方法,得到南通市的空气主要污染物为PM2.5,运用主成分分析的方法确定了PM2.5的主要影响因子;最后,本文运用回归分析的方法及灰色系统理论对南通市空气质量发展趋势进行了预测。

 

关键词: 主成分分析,空气质量指数(AQI), GM(1.1)模型

 

目录

摘要

ABSTRACT

第一章  绪  论-1

1.1  研究背景-1

1.2  国内外研究现状-1

1.2.1 国内研究现状-1

1.2.2 国外研究现状-2

1.3 本文的结构-2

第二章  空气质量指数-3

2.1 AQI指数概念-3

2.2污染物监测方法-3

2.3 AQI指数计算方法-4

2.4 南通市空气质量指数-5

2.4.1 数据提取-5

2.4.2 首要污染物的提取-6

第三章 对PM2.5进行主成分分析-8

3.1 主成分分析的理论-8

3.2  PM2.5的主成分分析-10

3.2.1基于KMO和Bartlett’s的合适性检验-10

3.2.2 基于碎石图提取主要因子-11

3.2.3 成分矩阵和旋转后的成分矩阵-11

3.2.4 PM2.5多元回归-13

第四章 灰色系统模型-14

4.1灰色预测模型-14

4.2 相关系数-16

4.3 模型检验-16

4.4 基于南通市空气质量AQI灰色模型预测-17

4.5基于南通市PM2.5浓度的灰色模型预测-18

4.6 灰色模型预测检验-20

第五章 南通市未来污染物发展趋势以及主要污染物治理-22

5.1 南通市主要污染物产生情况-22

5.2 南通市工业废气排放情况-22

5.3 针对污染物的应对政策-24

结  论-25

参考文献-26

附件1-28

致  谢-47


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