基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的瀘州市空氣質(zhì)量指數(shù)適應(yīng)性建模預(yù)測(cè)研究

【摘 要】環(huán)保監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的更新是一個(gè)不斷變化的動(dòng)態(tài)過程，隨著數(shù)據(jù)量的增加，數(shù)據(jù)所反映的信息也更加完善，給人民的生活和生產(chǎn)帶來了重要的影響。利用灰色GM（1，1）系統(tǒng)建模理論和新陳代謝建模原理，建立基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的灰色GM（1，1）新陳代謝模型。該模型根據(jù)空氣質(zhì)量指數(shù)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)更新，去掉舊數(shù)據(jù)加入新數(shù)據(jù)，弱化了對(duì)數(shù)據(jù)服從怎樣統(tǒng)計(jì)規(guī)律這一要求，避免了模型與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)規(guī)律不適應(yīng)的難題，使得模型預(yù)測(cè)精度較傳統(tǒng)GM（1，1）、線性模型及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型要好得多。

【關(guān)鍵詞】空氣質(zhì)量 GM（1，1）模型 線性模型BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【中圖分類號(hào)】TV139.1 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1674-4810（2015）27-0032-02

空氣質(zhì)量指數(shù)（Air Quality Index，簡(jiǎn)稱AQI）是定量描述空氣質(zhì)量狀況的無量綱指數(shù)，通過空氣質(zhì)量指數(shù)的變化可直觀地評(píng)價(jià)大氣環(huán)境的質(zhì)量狀況，并對(duì)空氣污染的控制和管理進(jìn)行指導(dǎo)。目前，我國(guó)已有367個(gè)城市建立了全國(guó)城市空氣質(zhì)量日?qǐng)?bào)和小時(shí)報(bào)制度，實(shí)時(shí)公布相應(yīng)城市的空氣質(zhì)量指數(shù)、級(jí)別和首要污染物，為工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人民生活提供幫助。因此，對(duì)空氣質(zhì)量指數(shù)的預(yù)測(cè)研究在實(shí)際生產(chǎn)和生活中顯得非常重要。

一 模型選擇分析

目前，監(jiān)測(cè)部門對(duì)環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)只是在實(shí)時(shí)更新相關(guān)環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù)，沒有對(duì)其相應(yīng)的指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，這給人民生活和工業(yè)生產(chǎn)造成了一定的影響。例如，居民如果不知道明天的PM2.5的預(yù)測(cè)濃度，也就不能對(duì)明天的生活進(jìn)行合理地安排。環(huán)保部門沒有對(duì)未來幾天空氣質(zhì)量指數(shù)及空氣污染指數(shù)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，從而不能對(duì)一些工業(yè)生產(chǎn)進(jìn)行有效地控制，一定程度上造成處于被動(dòng)的局面。

對(duì)空氣質(zhì)量指數(shù)的預(yù)測(cè)研究大多利用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)從大量數(shù)據(jù)中找到數(shù)據(jù)變化規(guī)律，再利用此規(guī)律找到匹配的數(shù)學(xué)模型。采用較多的預(yù)測(cè)模型主要有線性回歸模型、自回歸求和滑動(dòng)平均模型（ARIMA）、自回歸條件異方差類模型（ARCH類）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、灰色預(yù)測(cè)模型。這些模型存在兩方面的不足：一是這些模型建模過程中的數(shù)據(jù)均固定不變，沒有體現(xiàn)數(shù)據(jù)的不斷更新；二是在選模型之前首先統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)規(guī)律，若得出的規(guī)律與模型的適用性不匹配則仍用該模型進(jìn)行建模預(yù)測(cè)難度較大，模型選擇失效。

為克服這兩點(diǎn)不足，將動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)原理與新陳代謝理論相結(jié)合，建立基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的灰色GM（1，1）新陳代謝模型，該模型在不斷補(bǔ)充新信息的同時(shí)，要及時(shí)地去掉舊信息，使數(shù)據(jù)不斷更新；同時(shí)，該模型解決了建模運(yùn)算量不斷增大的困難，GM（1，1）模型對(duì)數(shù)據(jù)服從怎樣統(tǒng)計(jì)規(guī)律這一要求較弱，避免了模型與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)規(guī)律不適應(yīng)的難題。

二 模型選擇與建立

在環(huán)保部網(wǎng)站選取2014年12月1日到2015年6月19日四川省瀘州市空氣質(zhì)量指數(shù)共199個(gè)數(shù)據(jù)建模，預(yù)測(cè)2015年6月20日至2015年6月29日共10個(gè)數(shù)據(jù)，分析模型預(yù)測(cè)。

1.灰色GM（1，1）模型

設(shè)原始數(shù)據(jù)序列為嚴(yán)格的指數(shù)序列，即：x（0）（k）=Ae-a（k-1），k=1，2，…N

建立GM（1，1）模型最終擬合結(jié)果為：

利用MATLAB7.0編程，建立GM（1，1）模型，預(yù)測(cè)結(jié)果見表1：

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* 瀘州市社科聯(lián)2015年哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃項(xiàng)目（LZ15A17）、四川省教育廳2014年度科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目（14ZB0397）、瀘州職業(yè)技術(shù)學(xué)院2013年度院級(jí)科研資助金項(xiàng)目（K-1302）

2.基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的灰色GM（1，1）新陳代謝模型

定義：設(shè)原始序列X（0）=（x（0）（1），x（0）（2），…x（0）（n））。（1）用X（0）=（x（0）（1），x（0）（2），…x（0）（n））建立傳統(tǒng)GM（1，1）模型稱為GM（1，1）；（2） ，用X（0）=（x（0）（k0），x（0）（k0+1），…x（0）（n））建立的GM（1，1）模型稱為部分?jǐn)?shù)據(jù)GM（1，1）模型；（3）設(shè)x（0）（n+1）為最新信息，將x（0）（n+1）加入到X（0）中，再利用X（0）=（x（0）（1），x（0）（2），…x（0）（n+1））建立的GM（1，1）模型稱為新信息GM（1，1）；（4）加入最新信息x（0）（n+1），刪除最老的信息x（0）（1），將這個(gè)過程稱為新陳代謝。利用新陳代謝理論和數(shù)據(jù)X（0）=（x（0）（2），x（0）（3），…x（0）（n+1））建立的GM（1，1）模型稱為基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的灰色GM（1，1）新陳代謝模型。

該模型隨著舊的數(shù)據(jù)刪除，新的數(shù)據(jù)加入，數(shù)據(jù)序列得到不斷更新，雖然數(shù)據(jù)總量和建模方法未發(fā)生變化，但是在新舊數(shù)據(jù)的更換過程中使得數(shù)據(jù)特征發(fā)生量變甚至質(zhì)變，新形成的數(shù)據(jù)序列更能反映當(dāng)前數(shù)據(jù)的特征，因此新陳代謝方法是可行的。根據(jù)灰色GM（1，1）模型中的步驟進(jìn)行，利用Matlab7.0編程可得預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)結(jié)果見表1。

3.線性回歸模型

為與其他預(yù)測(cè)效果進(jìn)行比較，利用Eviews5.0軟件建立自回歸AR模型，該模型為線性模型，其參數(shù)估計(jì)方法為普通的最小二乘法。預(yù)測(cè)結(jié)果見表2。

X（t）=104.6622621+0.7883649588*X（t-1）+εt，t=2，…199。

X（t）為原始數(shù)據(jù)t時(shí)刻數(shù)據(jù)，εt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是利用某種連接方法將各信息處理部分連接為一個(gè)計(jì)算系統(tǒng)，該系統(tǒng)對(duì)進(jìn)入的信息進(jìn)行處理，通過處理后的信息模擬類似人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。使用該模型網(wǎng)絡(luò)對(duì)信息進(jìn)行分析和建模。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較高的非線性擬合能力和良好的泛化能力，對(duì)非線性數(shù)據(jù)具有較高的擬合度。瀘州市空氣質(zhì)量指數(shù)數(shù)據(jù)有非線性特征，故采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)其擬合和預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果見表1。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型調(diào)用格式如下：net=newff（[-11；-11]，[2，5]，{'tansig'，'pureline'}，'trainbr'，'learngdm'，'msereg'）

三 預(yù)測(cè)結(jié)果比較和結(jié)論

1.預(yù)測(cè)結(jié)果

用均方誤差和平均絕對(duì)百分比誤差來分析模型預(yù)測(cè)效果，預(yù)測(cè)結(jié)果及比較見表1。

表1 各模型預(yù)測(cè)結(jié)果

日期真值線性模型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型GM（1，1）模型新陳代謝GM（1，1）模型

6.207088777373

6.217391817272

6.225094837271

6.234996867269

6.245598897268

6.255399697167

6.2655101737166

6.2762101767165

6.2869102807164

6.2968103837063

表2 預(yù)測(cè)效果比較

MSE38.352322.020414.074811.8152

MAPE64.510134.778521.091217.7961

2.結(jié)論

第一，因原始數(shù)據(jù)成非線性特征，若采用線性模型進(jìn)行擬合預(yù)測(cè)，會(huì)造成建模偏差，使得預(yù)測(cè)誤差加大，甚至失去可靠性。第二，在采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行建模預(yù)測(cè)時(shí)，考慮了數(shù)據(jù)的非線性特征，預(yù)測(cè)精度優(yōu)于線性模型。但受數(shù)據(jù)量較小的影響，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立不夠完善，因此此模型預(yù)測(cè)精度較基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的灰色GM（1，1）新陳代謝模型預(yù)測(cè)精度較差。第三，在利用基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的灰色GM（1，1）新陳代謝模型建模過程中既考慮了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新，又能將老的信息及時(shí)刪除并增加新信息在系統(tǒng)中，盡量讓建模數(shù)據(jù)充分反映數(shù)據(jù)的最新特征，其預(yù)測(cè)精度優(yōu)于線性模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及GM（1，1）模型。第四，使用基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的灰色GM（1，1）新陳代謝模型對(duì)瀘州市空氣質(zhì)量指數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)分析，可以及時(shí)掌握空氣質(zhì)量指數(shù)的變化，根據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)采取相應(yīng)措施應(yīng)對(duì)環(huán)境的變化。

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〔責(zé)任編輯：林勁〕