Стохастическое моделирование и прогноз загрязнения атмосферы с использованием нелинейной регрессии

курсовая работа

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

При выполнении данной работы получены следующие основные результаты:

1. Разработан статистический метод прогноза максимальных за день концентраций примесей в отдельных точках города и построены соответствующие прогностические схемы (для Санкт-Петербурга, Новосибирска, Милана). Проведенный анализ результатов и графические материалы показали, что применение выбранной стохастической модели позволяет прогнозировать максимальные концентрации в период повышенного загрязнения воздуха достаточно эффективно. Оценка эффективности схем по использованному и независимому материалу показала, что оправдываемость прогнозов наибольших концентраций составила в среднем 80%, а их предсказуемость -- 85%.

2. Разработана и отлажена компьютерная программа на алгоритмическом языке C++, реализующая указанный метод и позволяющая прогнозировать суточные максимумы концентрации вредных примесей в городах. С учетом универсальности использованного алгоритма, модно надеяться, что данная программа может быть также использована для решения задачи прогнозирования в других областях.

3. Показано, что применение метода множественной линейной регрессии с предварительным исключением нелинейности связей и нормализацией предиктанта позволяет успешно прогнозировать максимальные концентрации и их экстремумы в период повышенного загрязнения воздуха в городе. Необходимость преобразований переменных вызвана нелинейной формой зависимости предиктанта от предикторов и асимметрией распределения функции плотности вероятности.

Выполненная работа направлена на повышение качества оценки уровня загрязнения на основе использования новой методики прогноза в целях повышения эффективности охраны чистоты воздушного бассейна. Полученная модель может быть рекомендована для оперативного использования в промышленных городах, в том числе для составления предупреждений об опасных уровнях загрязнения воздуха.

ЛИТЕРАТУРА

1. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ. Пер. с английского. - М.: Мир, 1982. - 488с.

2. Берлянд М.Е. Современные проблемы атмосферной диффузии и загрязнения атмосферы.// Л. :Гидрометеоиздат, 1975.--448с.

3. Кириллова В.И. …. Автореферат диссертации ….. кандидата геогр. наук

4. Норман Дрейпер, Гарри Смит. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия = Applied Regression Analysis. -- 3-е изд. -- М.: «Диалектика», 2007. -- С. 912.

5. «Руководство по прогнозу загрязнения воздуха» РД 52.04.306-92. // СПб.: Гидрометеоиздат, 1993. - 104 с.

6. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1980, с. 456.

Делись добром ;)