文档名：结合大气污染特征的VOCs聚集区识别方法
摘要：为实现VOCs聚集区的精准感知识别,提出一种结合大气污染特征的VOCs聚集区识别方法.首先,划分区域网格,利用IDW空间插值方法得到VOCs网格数据集;其次,利用HYSPLIT计算后向气团运动轨迹并引入VGG提取轨迹特征,同数据集输入TCN-BiLSTM模型,预测各网格VOCs浓度;最后,根据预测结果进行聚集区识别.以西安市碑林区为例,对VOCs浓度值进行预测,并将聚集区识别结果可视化.结果表明:该组合预测模型能够有效提高识别精度,VOCs浓度预测结果的MAE、MSE、RMSE、R2分别为6.657、103.657、10.181、0.976,预测效果优于对比模型.消融实验证明考虑气团污染特征能提高VOCs预测准确性,实现VOCs聚集区的精准感知识别.
Abstract：ToachievepreciseperceptionandrecognitionofVOCsaggregationareas,thispaperproposesaVOCsaggregationarearecognitionmethodcombiningairpollutioncharacteristics.First,theregionalgridispartitionedandtheIDWspatialinterpolationmethodisemployedtoobtaintheVOCsgriddataset.Second,HYSPLITisusedtocalculatethetrajectoryofthebackwardairmassandVGGisintroducedtoextracttrajectoryfeatures.ThesamedatasetisinputintotheTCN-BiLSTMmodeltopredicttheVOCsconcentrationineachgrid.Finally,theclusteringareaisidentifiedbasedonthepredictedresults.InBeilinDistrictinXi'an,theconcentrationvaluesofVOCsispredictedandtheidentificationresultsofaggregationareasarevisualized.Ourresultsshowthecombinedpredictionmodeleffectivelyimprovestherecognitionaccuracy.TheMAE,MSE,RMSE,andR2oftheVOCsconcentrationpredictionresultsare6.657,103.657,10.181,and0.976respectively,whicharesuperiortothoseofthecomparisonmodel.Throughablationexperiments,itprovesaconsiderationofthecharacteristicsofairmasspollutioneffectivelyimprovestheaccuracyofVOCspredictionandachievesaccurateperceptionandrecognitionofVOCsaggregationareas.
作者：陆秋琴 田园 黄光球Author：LUQiuqin TIANYuan HUANGGuangqiu
作者单位：西安建筑科技大学管理学院,西安710055
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2024, 38(5)
分类号：X511
关键词：VOCs聚集 污染区域识别 浓度预测 大气污染特征 深度学习
Keywords：aggregationofVOCs identificationofcontaminatedareas concentrationprediction characteristicsofatmosphericpollution deeplearning
机标分类号：TP391.41P468R714
在线出版日期：2024年5月24日
基金项目：陕西省哲学社会科学研究专项结合大气污染特征的VOCs聚集区识别方法[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2024, 38(5)陆秋琴 田园 黄光球为实现VOCs聚集区的精准感知识别,提出一种结合大气污染特征的VOCs聚集区识别方法.首先,划分区域网格,利用IDW空间插值方法得到VOCs网格数据集;其次,利用HYSPLIT计算后向气团运动轨迹并引入VGG提取轨迹特征,同数据集输入...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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