淮安市PM2.5的分布特征与灰色预测模型
发布时间:2023-02-05 16:18
研究对象是淮安市主要大气污染物中PM2.5在2013-2016年间的观测数据,从两个方面对PM2.5的浓度进行了研究.一方面,利用非参数假设检验中的卡方拟合检验与W检验等方法研究了PM2.5浓度的分布特征.研究发现,污染物PM2.5的日均浓度服从对数正态分布、月均浓度服从正态分布.另一方面,建立了PM2.5年均浓度的精度为一级可用于长期预测的GM(1,1)预测模型,利用预测模型对未来五年中PM2.5的浓度水平进行了预测.
【文章页数】:6 页
【文章目录】:
1 引言
2 淮安市PM2.5浓度的分布特征
2.1 PM2.5日均浓度的分布特征
2.2 PM2.5月均浓度的分布特征
3 淮安市PM2.5年均浓度的GM(1,1)预测模型
3.1 GM(1,1)模型的建模步骤
3.1.1 数据的预处理
3.1.2 GM(1,1)模型
3.1.3 模型检验(后验差检验)
3.2 淮安市PM2.5年均浓度的GM(1,1)预测模型
本文编号:3735287
【文章页数】:6 页
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1 引言
2 淮安市PM2.5浓度的分布特征
2.1 PM2.5日均浓度的分布特征
2.2 PM2.5月均浓度的分布特征
3 淮安市PM2.5年均浓度的GM(1,1)预测模型
3.1 GM(1,1)模型的建模步骤
3.1.1 数据的预处理
3.1.2 GM(1,1)模型
3.1.3 模型检验(后验差检验)
3.2 淮安市PM2.5年均浓度的GM(1,1)预测模型
本文编号:3735287
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