基于GM（1，1）模型的空氣污染物濃度灰色預測
灰色預測模型GM（1，1）的優(yōu)點在于只用少數(shù)據(jù)量建模，通過數(shù)據(jù)的累加生成使得離散的無規(guī)律的原始數(shù)據(jù)變?yōu)檩^有規(guī)律的生成數(shù)列，再將生成數(shù)列的預測值通過累減還原成原始數(shù)列的預測值[1，2]。
根據(jù)“2003—2006年鎮(zhèn)江市空氣質(zhì)量報告”中的數(shù)據(jù)，依據(jù)灰色系統(tǒng)理論，建立空氣污染物濃度預測模型，并對鎮(zhèn)江市空氣污染物濃度進行分析，最后對未來幾年鎮(zhèn)江市空氣質(zhì)量的發(fā)展趨勢進行預測分析，為大氣環(huán)境質(zhì)量管理提供決策依據(jù)。
1 GM(1，1)模型的建立
1.1 建模原理和方法
與一般系統(tǒng)理論不同，灰色理論建立的是微分方程模型，而一般系統(tǒng)理論只能建立差分模型。差分模型是一種遞推模型，只能用于短期分析；灰色系統(tǒng)理論是以關(guān)聯(lián)度收斂原理、生成數(shù)、灰導數(shù)、灰微分方程等觀點和方法為基礎建立的微分方程型模型，能克服差分模型不足[3，4]。
灰色系統(tǒng)理論將一切隨機變量看作在一定時、空范圍內(nèi)變化的灰色量，將隨機過程看作在一定范圍內(nèi)變化的與時間有關(guān)的灰色過程；疑坎皇菍ふ医y(tǒng)計規(guī)律，而是用數(shù)據(jù)處理(數(shù)據(jù)生成)方法，將較差的原始數(shù)據(jù)整理成較強的生成數(shù)列，然后再作研究；疑碚撏ㄟ^模型計算值與實際值之差建立GM(1，1)模型，作為提高模型精度的主要途徑。
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