刘俊秀

作品数：5被引量：71H指数：5
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供职机构：北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室更多>>
发文主题：PM支持向量机时间序列PM2.5细颗粒物更多>>
发文领域：环境科学与工程更多>>
发文期刊：《山东大学学报（工学版）》《北京联合大学学报》《环境监测管理与技术》《安全与环境学报》更多>>
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小波方差分析北京市PM_(2.5)质量浓度序列周期特征被引量：8
《环境监测管理与技术》2016年第6期19-22,共4页周杰 杨鹏 吕文生 刘阿古达木 刘俊秀 
北京市属高等学校高层次人才引进与培养--"长城学者"培养计划项目"基于无线传感器网络的城市空气质量实时监测系统研究"基金资助项目(CIT&TCD20130320)
为分析北京市大气污染物PM_(2.5)质量浓度的时间序列周期性,采用Morlet小波变换对PM_(2.5)质量浓度进行分析,利用小波方差估计该市PM_(2.5)日均质量浓度的主周期,并通过显著性检验。结果表明,北京市PM_(2.5)日均质量浓度主周期为180 d左...
关键词：小波变换 方差分析 PM2.5 时间序列 周期性 北京 
北京市2014年大气污染物空间分布特征分析被引量：5
《北京联合大学学报》2016年第3期32-37,共6页刘俊秀 杨鹏 
长城学者计划项目(CIT&TCD20130320)
基于地理信息系统ArcGIS 10.2平台,采用反距离权重空间插值模型对2014年北京市35个环境质量监测点监测到的主要大气污染物:一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO_2)、臭氧(O_3)、可吸入颗粒物(PM_(10))、细颗粒物(PM_(2.5))和二氧化硫(SO_2)质量...
关键词：北京 大气污染物 地理信息系统 空间插值 
基于气象因素的PM_(2.5)质量浓度预测模型被引量：20
《山东大学学报（工学版）》2015年第6期76-83,共8页刘杰 杨鹏 吕文生 刘阿古达木 刘俊秀 
北京市属高等学校高层次人才引进与培养--"长城学者"培养计划资助项目(CIT&TCD20130320)
为得出拟合效果最佳的预测模型,建立了多元回归和机器学习预测模型对PM_(2.5)质量浓度进行预测。在输入气象因素的基础上,引入污染物质量浓度基础值和周期因素两类变量作为预测输入,并对4种预测模型进行对比研究。研究结果表明:对预测...
关键词：PM2.5 多元线性回归 机器学习 BP神经网络 支持向量机 
北京城6区大气颗粒物质量浓度变化规律研究被引量：17
《安全与环境学报》2015年第6期333-339,共7页刘杰 杨鹏 吕文生 刘阿古达木 刘俊秀 
北京市属高等学校高层次人才引进与培养--"长城学者"培养计划项目(CIT&TCD20130320)
为较好地了解当前北京城6区大气颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的污染水平及变化规律,根据2013年3月11日至2014年2月28日城6区12个空气质量实时监测点连续、实时的监测结果,构建多点位、完整时间序列的颗粒物质量浓度数据资料。应用...
关键词：环境学 大气颗粒物 PM(2.5) PM(10) 频数分布 相关性分析 逐时变化 
模糊时序与支持向量机建模相结合的PM_(2.5)质量浓度预测被引量：22
《北京科技大学学报》2014年第12期1694-1702,共9页刘杰 杨鹏 吕文生 刘阿古达木 刘俊秀 
北京市属高等学校高层次人才引进与培养--"长城学者"培养计划项目"基于无线传感器网络的城市空气质量实时监测系统研究"资助项目(CIT&TCD20130320)
为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题,提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法,对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式,...
关键词：细颗粒物 质量浓度 预测模型 支持向量机 时间序列 
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