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基于灰色動態(tài)模型簇的AQI預測及研究

2017-04-20 09:58:25楊蒙葉馨劉文
科技創(chuàng)新導報 2016年36期

楊蒙++葉馨++劉文

摘 要:隨著工業(yè)及交通運輸業(yè)的不斷發(fā)展,大量的有害物質(zhì)被排放到空氣中,使空氣質(zhì)量變壞。我們生活在受到污染的空氣之中,健康就會受到影響。現(xiàn)有的監(jiān)控手段往往提供的只是實時的觀測數(shù)據(jù),該文則是利用AQI在短期內(nèi)的幾個有效數(shù)據(jù),結(jié)合灰色動態(tài)模型簇,不斷更新有效數(shù)據(jù),實現(xiàn)對未來時間段空氣質(zhì)量的預測,為人們更為科學地安排工作及出行提供幫助。

關(guān)鍵詞:AQI 觀測數(shù)據(jù) 灰色動態(tài)模型簇

中圖分類號:G42 文獻標識碼:A 文章編號:1674-098X(2016)12(c)-0018-02

空氣污染日益成為人們關(guān)注的社會問題,空氣污染是目前經(jīng)濟社會發(fā)展面臨的一大困境。因為空氣污染問題,不少企業(yè)失去競爭力,甚至直接倒閉。但是,即便如此,也沒有能夠改變?nèi)藗儗θ找嬖愀獾目諝赓|(zhì)量的恐懼。冬季的來臨,使得北方一些城市重新陷入空氣質(zhì)量差的境地,現(xiàn)在中部地區(qū)或是沿江地帶的一些地方,空氣質(zhì)量也越來越糟糕了。我們經(jīng)常關(guān)注空氣質(zhì)量變化的相關(guān)參數(shù),比如:AQI。空氣質(zhì)量指數(shù)的上限值500為六級,指數(shù)越大、級別越高,說明污染的情況越嚴重,對人體健康的危害也就越大。我們從環(huán)境檢測部門獲得的數(shù)據(jù),大都存在數(shù)據(jù)不全面、數(shù)據(jù)滯后的特點。大中城市的AQI指數(shù)也只是一個所有污染物濃度的平均值,并不是實時污染情況。如遇到短時大風、降溫等氣候因素,短時間內(nèi)就會有AQI指數(shù)和民眾感受不一致的情況。因此,實時預報具有很好的實際價值。

1 基本原理

灰色系統(tǒng)理論是鄧聚龍教授提出的基于貧信息預測的理論,在近些年在對各行各業(yè)實行的預測中收到了很好的預測效果。在灰色系統(tǒng)理論中,占有重要預測地位的GM(1,1)模型。

以GM(1,1)模型作為基礎的預測模型群大致有以下5類:全數(shù)據(jù)GM(1,1)模型,部分數(shù)據(jù)GM(1,1)模型,新息GM(1,1)模型,等維灰數(shù)遞補GM(1,1)模型,等維新息GM(1,1)模型。在以上幾類模型群中,全數(shù)據(jù)GM(1,1)模型存在的弊端是數(shù)據(jù)全部使用,有可能會降低模型預測精度;部分數(shù)據(jù)GM(1,1)模型存在的弊端是所取部分數(shù)據(jù)不能很好地代替數(shù)據(jù)的主要信息,造成信息丟失,顯然對預測不利;新息GM(1,1)模型在有新信息增加的情況下,可以在一定程度上提高預測精度,但是老舊信息的存在對預測精度依然會有不利的影響;等維灰數(shù)遞補GM(1,1)模型,在新信息獲得不夠及時,不能及時更換的情況下,應用預測出來的數(shù)據(jù)代入預測模型,可以在一定程度上更新數(shù)據(jù);等維新息GM(1,1)模型,可以有效實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時更新,不好的地方是實際問題不可以提供相關(guān)數(shù)據(jù)。

結(jié)合實際情況,該文采用等維新息GM(1,1)模型。

2 模型建立

設原始數(shù)列為:

,通過累加生成新序列,則GM(1,1)模型相應的微分方程為:

設為待估參數(shù)向量,,可利用最小二乘法求解。解得:

其中

求解微分方程,即可得預測模型:

,,

注:(1)

(2)-,得還原序列預測方程為:

等維新息GM(1,1)模型建立在GM(1,1)模型的基礎之上,我們只需要在獲得新的實際數(shù)據(jù)以后,將新數(shù)據(jù)加到原始數(shù)據(jù)最后,同時去掉原始數(shù)據(jù)最前面的一個,從而得到新的與原始數(shù)列等維的數(shù)列,然后在此基礎之上進行建模。這樣,用實際獲得的新數(shù)據(jù)新陳代謝,逐個預測,依次遞補,直到完成預測目標或達到要求的預測精度為止。

3 實證分析

數(shù)據(jù)來源:中國空氣質(zhì)量在線監(jiān)測分析平臺,選擇地點:北京,時間:2016年12月4日18:00至2016年12月5日6:00,以2 h為間隔截取數(shù)據(jù)。

建立基于灰色理論的動態(tài)預測模型簇:

模型一(M1):

模型二(M2):

模型三(M3):

還原數(shù)據(jù)見表1、2、3。

4 模型精度分析

將真實信息不斷代入到模型中,使模型精度不斷得到提高。

從整個預測結(jié)果來看,采用給予灰色系統(tǒng)理論的動態(tài)模型簇對AQI進行預測,可以有效地對未來時間段的空氣質(zhì)量進行預測,以幫助人們科學安排工作及出行。

參考文獻

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