【摘 要】
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PM2.5浓度的变化与雾霾灾害天气的发生有着内在的必然联系,准确预测PM2.5浓度变化趋势,对有效防治大范围雾霾灾害天气的发生具有重要指导作用。本研究根据PM2.5浓度受多因素
【机 构】
:
中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院,中国安全生产科学研究院,国家卫星气象中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(51534008),“十三五”国家重点研发计划重点专项(2016YFC0801501,2016YFC0801505)
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PM2.5浓度的变化与雾霾灾害天气的发生有着内在的必然联系,准确预测PM2.5浓度变化趋势,对有效防治大范围雾霾灾害天气的发生具有重要指导作用。本研究根据PM2.5浓度受多因素扰动的灰特性,采用等维灰递补的方法,及时补充新的灰信息,构建了PM2.5主影响因子灰关联计算模型;同时引入灰控制参数对GM(1,N)模型进行改进,满足多影响因素条件下的精确预测,将二者结合建立了适应于不同N元的GCM(1,N)自适应预测模型。通过对北京地区实测数据的应用和分析,GCM(1,N)计算预测模型精度达到89.75%96.4
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