摘要:以淮安市环境保护局发布的2013-2016年空气月报中PM2。5的月度数据为分析对象,对原始数据进行处理,计算出PM2。5的年平均浓度。运用MATLAB建立基于灰色系统GM(1,1)的淮安市PM2。5的预测模型,对模型的精确度进行残差检验、关联度检验及后验差检验,结果显示精确度较好。进一步地,利用该模型对淮安市未来三年PM2。5浓度进行预测,结果显示,淮安市未来三年PM2。5浓度有下降趋势,空气质量将有所改善。92861
毕业论文关键词:PM2。5,环境质量,灰色模型
Abstract: Based on the monthly data of PM2。5, which was issued by the Environmental Protection Bureau of Huaian in 2013-2016,the raw data were processed to calculate the annual average concentration of PM2。5。The prediction model of PM2。5 in Huaian was setting up by MATLAB, which is based onthe grey system GM (1,1), the accuracy of the model was checked by residual test, correlation test and after test, the results show that the accuracy is good, furthermore, the concentration of PM2。5 in Huaian in the future three years has been predict via using the model, results show that the concentration of PM2。5 has a downtrend in Huaian in the future three years, the air quality will be improved。
Key words:PM2。5, environmental quality, grey model
目 录
1 引言 4
2 GM(1,1)预测模型的建模原理来自优O尔P论R文T网WWw.YoueRw.com 加QQ7520`18766 及方法 4
2。1 数据的处理及模型的建立 5
2。2 GM(1,1)预测模型的检验 6
3 淮安市PM2。5浓度的灰色预测模型 8
3。1 模型建立 8
3。2 模型检验 9
3。3 预测结果 11
结 论 13
参 考 文 献 14
致 谢 15
附 录 16
1 引言论文网
实际生活中有很多问题我们无法完全熟知并掌握, 而又要进行研究分析,这时我们只能根据一定的逻辑思维与分析推断来构建分析模型。对于内部信息完全充分的系统我们称之为白色系统,而对其内部信息一无所知的系统我们称之为黑色系统。本文所研究的灰色系统则是介于白色系统与黑色系统之间的一种系统,是指一部分信息已知、而一部分信息未知的系统。对这样的系统进行预测的过程称之为灰色预测[1]。
灰色系统建模的第一步是模型参数的求解,然后才能建立相应的模型,即GM模型,灰色系统模型对实验数据没有什么特殊的要求与限制,所以其应用领域十分广泛。建立GM模型的过程,首先就是将原始数列经过累加生成,然后建立具有微分、差分近似指数规律兼容的方程,这一过程称为灰色建模,所建模型称为灰色模型[2]。GM(1,1)称为一阶一个变量的灰色模型,是灰色系统理论的重要内容,它有很多特点与优点,其中包括所需样本少,样本数多为个数,最少可为四期样本,而且计算简单,比一些传统的预测方法更有优越性。
淮安位于江苏省中北部,地处长江三角洲地区,是苏北重要中心城市,毗邻南京,空气质量问题必然不容忽视,也是公众关注的热点问题,环境管理部门通过空气质量来判断区域环境污染状况,从而便于开展环境规划与管理工作。因而,如何准确预测空气质量变化的趋势,意义重大。近年来人们越来越关注空气质量,随着改革开放的发展,我们的经济强大了,但环境却遭到了严重的破坏,开始出现连续不断地雾霾现象,人们出行也都带起了口罩。关于空气质量的报告,最让人震惊的是2015年柴静的纪录片《穹顶之下》,让我清楚的了解了雾霾的危害,雾霾的成分及元凶之一:PM2。5,PM2。5又称为细颗粒物,它可以在大气中停留较长时间,空气中PM2。5浓度越高,就代表空气污染越严重。与较粗的大气颗粒物相比,PM2。5直径小,面积大,且有一定的吸附性,易附带有毒有害物质,在空气中传送距离也比较远,因此对人体健康和空气质量的影响更大[3]。故对PM2。5的预防、控制有着重要意义。