【摘 要】
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雾霾作为空气质量评估的重要判断指标之一,对其进行准确预测具有实际意义。鉴于雾霾数据灰度较大的特征,引入基于分布信息已知的区间灰数序列的MGM(1,m)模型将有效延展模型的应用范围。在此基础上,考虑到样本数据存在的时滞性及模型构建时变量间存在的非线性、模型参数的时变性、相关因素对系统特征变量的影响分别建立了MGM(1,m)优化模型。最后将优化模型应用至雾霾模拟和预测研究中。具体研究内容如下:第二章将
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雾霾作为空气质量评估的重要判断指标之一,对其进行准确预测具有实际意义。鉴于雾霾数据灰度较大的特征,引入基于分布信息已知的区间灰数序列的MGM(1,m)模型将有效延展模型的应用范围。在此基础上,考虑到样本数据存在的时滞性及模型构建时变量间存在的非线性、模型参数的时变性、相关因素对系统特征变量的影响分别建立了MGM(1,m)优化模型。最后将优化模型应用至雾霾模拟和预测研究中。具体研究内容如下:第二章将可能度函数已知的区间灰数序列作为原始数据,并考虑模型存在的时滞性与非线性两种参数特征构建基于新型核与灰度
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