基于指数平滑技术的水体污染灰色预测模型及应用  被引量:4

Improved Grey Model Base on Exponential Smoothing for River Water Pollution Prediction

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作  者:何斯雯[1] 谢正文[1,2] 黄雅楠[1] 袁昌明[1] 

机构地区:[1]中国计量学院安全与环保研究所,浙江杭州310018 [2]中南大学资源与安全工程学院,湖南长沙410083

出  处:《环境科学与管理》2009年第8期169-172,共4页Environmental Science and Management

摘  要:文章在分析传统灰色GM(1,1)预测模型所存在的缺陷基础上提出采用指数平滑技术和灰色理论相结合的方法构建一新的ES-GM(1,1)预测模型。新的预测模型通过指数平滑技术和二次累加生成技术将原始的水质污染监测数据进行处理挖掘数据序列潜在的规律性,以2001年到2007年长江南京段水质主要污染监测数据作为实例和传统预测模型进行对比分析计算,结果证明新ES-GM(1,1)的预测模型精度大大提高。长江南京段水质污染预测计算结果表明如果不采取有效的污染预防和控制措施,到2012年CODMN和BOD5年平均浓度值将分别上升到1.791 mg/L和2.043 mg/L。The general GM( 1, 1 ) prediction generates the dilemmas of dissipation and overshoots. In this study, the prediction is improved significantly by applying the exponential smoothing technology and double accumulated generating operation(2 - AGO). Based on exponential smoothing method, a new grey prediction model(ES - GM( 1, 19 ) was put forward, and it is applied to forecast the major pollutant of water quality of Yangtze River in Nanjing extension in the future five years. The forecast resuits show that the CODas and BOD5 consistency are rising gradually every year, if no measures are adopted, the CODMN and BOD5 consistency will rise to 1. 791 mg/L and 2. 043 mg/L in 2012 respectively. The example shows that the prediction accuracy has been improved quite a lot in comparison with general model and thus points a novel direction to a higher modeling procedure.

关 键 词:灰色理论 指数平滑 水质污染 预测 

分 类 号:X824[环境科学与工程—环境工程]

 

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