【摘 要】
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为了科学准确地预测全国污染物排放量,根据污染物排放受多种灰色因素影响及污染数据采集具有随机波动性的特点,将灰色预测和Markov链相结合,利用灰色系统模型预测污染物排放量的整体趋势,Markov链作为传感器检测系统状态的随机波动变化,并对模型进行实时修正改进,在此基础上,提出了一种基于改进灰色Markov链的污染物减排预测方法。最后以全国二氧化硫排放量为例,对模型的预测精度和有效性进行了分析。结果
【机 构】
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南京航空航天大学经济与管理学院,南通大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71111130211,71363046）,国家教育部人文社会科学研究青年基金资助项目（13YJC790198）,江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目（CXZZ13_0184）,中央高校基本科研业务费专项资金资助项目,南通市科技计划资助项目（HS2013026）
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为了科学准确地预测全国污染物排放量,根据污染物排放受多种灰色因素影响及污染数据采集具有随机波动性的特点,将灰色预测和Markov链相结合,利用灰色系统模型预测污染物排放量的整体趋势,Markov链作为传感器检测系统状态的随机波动变化,并对模型进行实时修正改进,在此基础上,提出了一种基于改进灰色Markov链的污染物减排预测方法。最后以全国二氧化硫排放量为例,对模型的预测精度和有效性进行了分析。结果表明,相对于传统预测方法,改进的灰色Markov组合模型明显提高了预测精度,是一种有效的污染物排放量预测算法。
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提出了一种空间数据服务的虚拟化描述方法。针对各类空间数据服务,采用基础描述元素和描述规则描述服务元信息、数据元信息和服务操作信息,并存储为虚拟文件,进而支持用户通过虚拟文件进行空间数据服务的组织管理和综合应用。对天地图、Google Maps、OGC标准服务三类空间数据服务进行集成显示实验,实验结果表明虚拟化描述方法可以有效地实现多源空间数据服务的统一访问与应用。
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