Prediction of SO2 emission from industrial sector in Shanghai city based on novel discrete grey mode

来源 :第28届全国灰色系统学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:Whding713
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
  In order to reduce the modeling errors of the discrete grey prediction model and increase the stability of the solution,this paper presents the fractional-order reverse accumulative discrete grey forecasting model(FORA-DGM(1,1)model).The perturbation bounds of the model was analyzed through the matrix perturbation theory.And it is proved that the FORA-DGM(1,1)model has the smaller perturbation bounds of solution than traditional discrete grey forecasting model.Thus,it has good stability.Finally,the FORA-DGM(1,1)mode was applied to predict the SO2 emission from industrial sector in Shanghai city.The modeling results show that the simulation error and prediction error of FORA-DGM(1,1)mode was less than traditional discrete grey forecasting mode,especially in the prediction aspects.And it verified the validity and practicability of the FORA-DGM(1,1)mode.
其他文献
基于滑坡变形地质系统的灰色特性,建立滑坡位移预测的三种灰色GM(1,1)模型.分析了滑坡位移预测的灰建模机理和所建灰色模型的滑坡位移动力学特性,给出了模型发展系数的滑坡位
针对灰色Lotka-Volterra模型不能灵活适应实际数据变化规律的问题,本文将动态背景值插值系数引入灰色微分方程,并在MAPE最小化目标和参数关系的约束下,建立求解模型参数最优
本文基于背景值优化GM(1,1)模型构建灰色投入产出预测模型,并以预测得到的投入产出数据为基础构建区域产业网络,分析区域产业网络结构演化特征进而研究网络结构演化的动因.结
C919,是中国继运-10后自主设计的第二款国产大型客机.C919要想在未来市场上占有一席之地,价格是竞争的一项重要因素.C919价格的科学预测有利于制定合理的营销方案.考虑到C919
针对灰色系统理论的缓冲算子,提出了一类新的对数型强弱化缓冲算子,并将该算子应用在农业产值预测上,有效解决了建模预测过程中数据序列的定量预测结果与定性分析结论不符的
  本文利用上海市浦东新区某高中高三(6)班10 次月考成绩,先后建立了线性模型与GM(1,1)模型进行预测,并进行精度比较,探讨了教学系统中系统误差具备稳定性、随机误差在适度
  Grey incidence measurement method is core content of grey analysis.As the traditional grey incidence measurement methods only handle sequences with same len
以全国31个省、自治区、直辖市高校专利申请为研究对象,利用随机前沿生产函数测算了从2008到2012年5年期间的高校知识创新效率,运用GM(1,1)模型预测了2013年高校知识创新效率
针对非平稳时间序列难高精度预测的问题,提出基于小波变换和组合模型的预测方法.首先,运用Mallat算法分解和重构非平稳序列,分离得非平稳序列的近似序列和细节序列;然后对近
将灰色Verhulst模型应用于电力负荷预测中,并通过实例与GM(1,1)模型进行比较,结果表明,灰色Verhulst模型能适用于负荷预测,对于负荷按“S”型曲线增长的情况,比GM(1,1)模型有