MATLAB最近邻插值法代码-基于数值模拟的空气污染预测...

简介：
本项目运用MATLAB编程实现了最近邻插值法，并以此为基础进行数值模拟，以预测和分析特定区域内的空气污染情况。通过该方法可以有效评估污染物扩散趋势，为环保决策提供科学依据。 该项目旨在通过数值模型与机器学习技术预测韩国的空气污染水平（2020年9月2日至10月8日）。项目基于流扩散模型，并且是自然科学学术会议银奖获得项目的组成部分，由maintained维护。 具体步骤如下： 1. 收集位置信息（纬度/经度）、风向和速度以及空气质量数据。 2. 使用MATLAB进行数据可视化。通过精炼的数据集轻松实现数值建模。 3. 由于成本与时间限制，不可能在所有地点获取完整的风速及空气污染记录，因此我们提出了一种插值方法来填补空白区域：使用三次多项式插值处理风矢量数据，并用反距离加权（IDW）法解决空气质量数据的缺失问题。对于后者而言，其依据的是查询点周围最近k个邻居的距离倒数权重平均。 4. 利用内插后的数据集进行对流扩散方程求解：采用中心差分方法并设定诺伊曼边界条件以离散化该偏微分方程。 5. 通过长期短期记忆网络（LSTM）模型预测空气污染水平。我们还尝试了简单的循环神经网络(RNN)和线性序列(LS)作为对比实验。 以上是该项目的主要实施步骤和技术方法概述。