典型文献
基于灰色关联模型优化的空气质量分析与可视化
文献摘要：
传统的数学预测模型对于小样本空气污染物数据预测的误差较大,不利于空气质量发展特征的科学分析.为优化灰色模型在空气质量预测分析中的精度,计算GM(1,1)模型、多项式回归残差修正GM(1,1)模型、PSO背景权值优化GM(1,1)模型预测值与实际值的灰色关联度,以关联度为依据使用数学方法确定各模型的权重系数,重新构建一个高精度的灰色关联组合模型,以获取各城市的PM10、PM2.5浓度预测值.河南省城市空气质量预测结果显示,该模型能够给出可视化的图表预测结果,便于研究者对区域性的空气质量发展规律进行分析探究;相比单一的灰色模型而言,该模型的预测误差小、稳定性强、可视化分析效果突出.
文献关键词：
灰色模型;关联度;空气质量;背景权值
中图分类号：
作者姓名：
郑瑶;邢昱;郭悦嵩;李明
作者机构：
河南省生态环境监测中心,河南 郑州 450046;河南省环境监测技术重点实验室,河南 郑州 450046
文献出处：
引用格式：
[1]郑瑶;邢昱;郭悦嵩;李明-.基于灰色关联模型优化的空气质量分析与可视化)[J].能源与环保,2022(08):50-56,63
A类：
背景权值
B类：
灰色关联模型,模型优化,质量分析,小样本,空气污染物,数据预测,发展特征,科学分析,灰色模型,空气质量预测,预测分析,GM,多项式回归,残差修正,PSO,权值优化,灰色关联度,数学方法,权重系数,联组,组合模型,PM10,PM2,浓度预测,省城,城市空气质量,图表,分析探究,预测误差
AB值：
0.365049
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