基于GM(1,1)-PCA的環(huán)境預(yù)測(cè)與分析研究
發(fā)布時(shí)間:2024-04-24 02:10
為了預(yù)測(cè)北京市環(huán)境污染情況,首先運(yùn)用灰色系統(tǒng)理論建立污染物GM(1,1)預(yù)測(cè)模型,其次使用殘差檢驗(yàn)?zāi)P秃侠硇?最后采用主成分分析方法對(duì)模型數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。分析模型預(yù)測(cè)的結(jié)果,可以得知未來5年,北京市環(huán)境污染狀況呈現(xiàn)逐年好轉(zhuǎn)的趨勢(shì),但環(huán)境指標(biāo)化學(xué)需氧量和區(qū)域環(huán)境噪聲平均值呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢(shì)。主成分分析可得出未來5年,北京市的最主要污染物是有機(jī)污染物、道路交通干線噪聲和二氧化硫。使用灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型與主成分分析方法結(jié)合,不僅能預(yù)測(cè)未來幾年各污染物的具體值,而且還能分析出最主要的污染物。
【文章頁(yè)數(shù)】:5 頁(yè)
【文章目錄】:
0 引言
1 基于灰色系統(tǒng)理論的預(yù)測(cè)模型
1.1 GM (1, 1) 的建模步驟和方法
(1) 對(duì)原始數(shù)據(jù)累加[7]
(2) 求數(shù)列x (1) 的灰導(dǎo)數(shù)方程
(3) 生成數(shù)列x (1) (k) 的緊鄰均值
(4) 確立GM (1, 1) 灰微分方程
(5) 對(duì)參數(shù)列進(jìn)行最小二乘法估計(jì), 求a, b。
(6) 建立預(yù)測(cè)模型
1.2 北京市環(huán)境的灰色預(yù)測(cè)模型
1.3 模型精度檢驗(yàn)
2 基于主成分分析的分析方法
2.1 PCA算法的主要步驟
2.2 北京市環(huán)境的主成分分析
3 結(jié)束語(yǔ)
本文編號(hào):3963074
【文章頁(yè)數(shù)】:5 頁(yè)
【文章目錄】:
0 引言
1 基于灰色系統(tǒng)理論的預(yù)測(cè)模型
1.1 GM (1, 1) 的建模步驟和方法
(1) 對(duì)原始數(shù)據(jù)累加[7]
(2) 求數(shù)列x (1) 的灰導(dǎo)數(shù)方程
(3) 生成數(shù)列x (1) (k) 的緊鄰均值
(4) 確立GM (1, 1) 灰微分方程
(5) 對(duì)參數(shù)列進(jìn)行最小二乘法估計(jì), 求a, b。
(6) 建立預(yù)測(cè)模型
1.2 北京市環(huán)境的灰色預(yù)測(cè)模型
1.3 模型精度檢驗(yàn)
2 基于主成分分析的分析方法
2.1 PCA算法的主要步驟
2.2 北京市環(huán)境的主成分分析
3 結(jié)束語(yǔ)
本文編號(hào):3963074
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