基于GM(1,1)-PCA的环境预测与分析研究

发布时间：2024-04-24 02:10

　　为了预测北京市环境污染情况,首先运用灰色系统理论建立污染物GM(1,1)预测模型,其次使用残差检验模型合理性,最后采用主成分分析方法对模型数据进行分析。分析模型预测的结果,可以得知未来5年,北京市环境污染状况呈现逐年好转的趋势,但环境指标化学需氧量和区域环境噪声平均值呈现逐年递增的趋势。主成分分析可得出未来5年,北京市的最主要污染物是有机污染物、道路交通干线噪声和二氧化硫。使用灰色系统预测模型与主成分分析方法结合,不仅能预测未来几年各污染物的具体值,而且还能分析出最主要的污染物。

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【文章目录】：
0 引言
1 基于灰色系统理论的预测模型
    1.1 GM (1, 1) 的建模步骤和方法
        (1) 对原始数据累加[7]
        (2) 求数列x (1) 的灰导数方程
        (3) 生成数列x (1) (k) 的紧邻均值
        (4) 确立GM (1, 1) 灰微分方程
        (5) 对参数列进行最小二乘法估计, 求a, b。
        (6) 建立预测模型
    1.2 北京市环境的灰色预测模型
    1.3 模型精度检验
2 基于主成分分析的分析方法
    2.1 PCA算法的主要步骤
    2.2 北京市环境的主成分分析
3 结束语



本文编号：3963074