Стохастическое моделирование и прогноз загрязнения атмосферы с использованием нелинейной регрессии

Содержание
ВВЕДЕНИЕ
1. ОБЗОР И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
2. МЕТОДОЛОГИЯ РЕШЕНИЯ
2.1 Модель
2.2 Алгоритм
3.3 Описание методов
2.4 Программа
3. ОПИСАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
3.1 Исходные данные
3.2 Подготовительный этап
3.3 Преобразование предикторов
3.4 Построение регрессионного уравнения
3.5 Оценка эффективности прогностической схемы
3.6 Сравнительный анализ результатов
3.7 Результаты для других городов
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
ВВЕДЕНИЕ
Разработка методов прогнозирования загрязнения воздуха является одной из важнейших задач, возникающих в рамках проблематики охраны воздушного бассейна. Прогнозы и предупреждения о высоком уровне загрязнения воздуха служат основанием для проведения мероприятий по регулированию выбросов и уменьшению антропогенной нагрузки на окружающую среду в периоды неблагоприятных метеорологических условий.
Актуальность указанной тематики обусловлена тем, что в последние годы, несмотря на применяемые природоохранные меры, проблема чистоты атмосферы городов Российской Федерации не только не решена, но даже обострилась. Как следует из анализа результатов наблюдений, за последнее десятилетие в крупнейших (численностью более 500 тыс. жителей) городах России, высокий уровень загрязнения воздуха сохранился и, согласно прогнозу, такая тенденция будет иметь место в течение ряда лет. Сравнение средних за год концентраций примесей с национальными стандартами качества воздуха показало, что они превышают установленные нормативы предельно допустимых концентраций (ПДК). Максимальные концентрации, превышающие ПДК в десятки раз, регулярно регистрировались в большинстве (55-80%) крупнейших городов страны.