【摘 要】
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雾霾问题是与社会发展息息相关的热点问题,为了进行PM2.5浓度预测,为有效防治雾霾提供依据,本文提出了改进的VMD(变分模态分解)和LSTM(长短时记忆)神经网络相结合的PM2.5预测模型VMD-LSTM.首先利用阈值法确定VMD方法的分解数目,将历史数据分解成不同序列,然后对每个序列进行预测,最后将每个序列的预测结果求和得到最终的预测结果.将VMD-LSTM模型应用到北京市PM2.5序列的短期预测中,并利用7种评价指标将其与ARIMA(整合移动平均自回归)、RFR(随机森林回归)、LS-SVR(最小二乘
【机 构】
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长春工业大学数学与统计学院,长春130012;长春工业大学研究生院,长春130012;长春工业大学数学与统计学院,长春130012;长春财经学院信息工程学院,长春130122
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雾霾问题是与社会发展息息相关的热点问题,为了进行PM2.5浓度预测,为有效防治雾霾提供依据,本文提出了改进的VMD(变分模态分解)和LSTM(长短时记忆)神经网络相结合的PM2.5预测模型VMD-LSTM.首先利用阈值法确定VMD方法的分解数目,将历史数据分解成不同序列,然后对每个序列进行预测,最后将每个序列的预测结果求和得到最终的预测结果.将VMD-LSTM模型应用到北京市PM2.5序列的短期预测中,并利用7种评价指标将其与ARIMA(整合移动平均自回归)、RFR(随机森林回归)、LS-SVR(最小二乘支持向量回归)、LSTM等9种模型进行比较.结果 表明,在其中的5个误差评价指标中,VMD-LSTM模型表现最优,仅有1个误差指标评价位列第二,在协议指数评价中,VMD-LSTM模型最接近于1,精度最高.其中:VMD-LSTM模型的均方误差为41.10,均方根误差为6.42,平均绝对误差为5.79,协议指数为0.97;而RFR、VMD-LS-SVR、ARIMA和LSTM等9种模型的均方误差范围为60.72～1058.07,均方根误差范围为7.79～32.53,平均绝对误差范围为7.45～26.14,协议指数为0.39～0.95.相比于其他模型,本文提出的VMD-LSTM模型精度最高.
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准噶尔盆地乌—夏地区二叠系风城组发育一套特殊的云质岩类,其沉积环境及成因复杂,目前仍存在较多争议.本文基于岩心观察(13口井)与系统取样测试分析(64个样品),揭示了目标层位云质岩的岩石学和地球化学特征,探讨了不同类型云质岩的沉积环境及成因机制.研究结果表明:根据云质岩宏观结构特征,风城组可识别纹层状、星散状、丝絮状、团块状和不规则层状5种云质岩类型;高δ13 CPDB值(平均4.0‰)、高古盐度值(平均13.0％)和深水沉积构造等特征表明目标层位沉积环境具有陆相低能、深水还原和咸水高矿化度等特点;纹层状
架底金矿床位于贵州省莲花山背斜南东翼,距背斜核部3 km,是近年来在国内发现的与峨眉山玄武岩密切相关的第一个大型原生金矿床.架底金矿床与黔西南其他金矿床类似,属微细粒浸染型,成矿流体来源具有岩浆水的特点.玄武岩是矿区最主要的赋矿地层,玄武质火山角砾岩是矿区最主要的容矿岩石.矿化趋势分析显示:莲花山背斜(次级揉褶)与近东西向复式背斜的叠加区是有利的成矿部位,控制矿床中各矿体的分布规律及产出特征;近东西向复式背斜直接控制了矿体近东西向展布的特点,且越靠近莲花山背斜核部,矿体品位越高、厚度越大.原生晕地球化学分
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