2。3 ＧＭ（１,１）预测模型的检验 8

2。3。1 残差检验 8

2。3。2 后残差检验 9

第三章  灰色模型在大气污染物浓度预测中的应用 11

3。1 模型建立 11

3。2 模型检验 14

3。3 残差修正 15

3。4预测结果 17

3。4。1 浓度预测 17

3。4。2 预测浓度曲线图 17

第四章  结语 19

致谢 20

参考文献 21

第一章  绪论

1。1 污染物浓度预测模型研究背景及国内外研究现状

1。1。1 研究背景论文网

　　近年来，地球上人口在增长，人类的经济情况急速增长，大气污染也日益恶化，严重阻碍我国的社会发展。目前，城市汽车尾气污染和工业废气污染都会造成全球空气污染，这些污染所排放的二氧化碳、一氧化碳、二氧化硫、一氧化硫、可吸入颗粒物等都会是空气污染进一步恶化，破坏了原有的生态平衡。所以，有效地监控大气质量，准确地预测大气污染物浓度对我国的大气污染防治工作和保护人民群众健康十分重要。现有的大气数值预测模型虽然能够较好地完成空气质量预测，但若需要准确的污染物排放详细清单，我国大部分的环境保护部门目前无法做到。

1。1。2 国内外研究现状

1。2 课题的提出与研究意义

人们日渐关注的空气质量问题，周围空气环境都会影响我们的身心健康。一个空气清新的早晨，是一天心情愉悦的开端，因此，良好的空气环境是人们殷切期盼的，因而就越加重视大气污染防治的问题，所以就需要预测污染物浓度。灰色系统就是解决缺少数据的情况下的不确定性问题，大气污染物浓度预测就预测未来污染浓度值，就一些不确定、不准确的数据。人们就开始把灰色系统理论应用到生活中未知问题，其中就有气象学科包含大气污染物浓度预测。通过本课题，最主要的目的和意义是可以将理论和实际相结合，将平时所学的统计理论知识应用的大气污染物浓度预测的实践中，利用所学知识建立灰色模型预测大气污染物浓度，即锻炼了如何灵活运用灰色建模，又到达巩固灰色系统理论及相关知识。

1。3 主要研究内容

人们生活水平越来越高，对环境要求也越来越高。所以需要对环境污染进行防治处理，进而就要求人们对环境质量检测，更加准确的预测空气污染物浓度。大气环境就像个灰色系统，通过建立预测模型进行质量检测。初期准备主要是对课题理论基础灰色系统的相关知识进行系统完整地归纳总结，进一步体会GM（1,1）模型、GM(2，1)模型等知识，同时对如何建立模型、检验模型、预测数据应用于大气污染物浓度的预测有一个大概的了解。主要研究内容如下：文献综述

① 改善对灰色模型GM(1，1)模型的求解方法，除了运用常见的最小二乘法求解，还运用了MATLAB程序算法求解。

②采用残差检验和后残差检验的方法检验模型精度是否符合要求，若符合要求就可以用来预测未来几年的大气污染物、 、 浓度，否则就进行残差修正模型；

③通过计算所得的污染物、 、 浓度的时间响应函数，预测得到未来几年的浓度值，然后分析空气质量情况和解决方案。