基于空气质量检测数据差异分析及校准的数学建模教学研究

2021-06-11张春红

黑龙江科学 2021年11期

张春红

(湖南科技职业学院，长沙 410004)

1 问题背景

为完善我国的空气质量监测系统，实时有效监控各地区的空气质量情况，中国工业与应用数学学会发起并倡导运用数学模型为空气质量数据的真实性提供理论依据，并协调国家监测控制站点与化工医药矿业冶金等企业的沟通衔接工作，可提供相关研究需要的实时数据，鼓励各高校数学工作者开展相关应用理论研究。本研究分析并验证了边远地区和特殊企业使用微型空气质量检测仪得到数据的准确性，分析异常数据产生的原因并提供解决方案，合理校准相关数据的异常差异，为企业环保生产提供有效参考依据，为优化社会生活环境提供实力支撑。

2 问题分析

对某地区自建点空气质量检测数据进行预处理，与同一时间国控点数据进行比较，利用R软件对“两尘四气”数据进行描述性统计，分析数据的集中趋势和离散趋势。对预处理数据进行极差法的无量纲处理并利用Matlab软件计算关联度系数，得到“两尘四气”浓度与各气象参数的关联度。为分析国控点数据与自控点气象参数的关系，利用Matlab软件建立BP神经网络模型进行探讨。针对变量间复杂的非线性关系建立BP神经网络模型，选取部分数据进行网络训练得到拟合优度和预测精度较高的模型，利用模型中的预测值对自建点的数据进行校准。