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基于优化FSGM(1,1)模型的南京大气污染物预测: 结合分数阶灰色模型FGM(1,1)与PSO算法

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简介：
本文提出一种结合改进型PSO算法优化的FGM(1,1)模型，有效提高了南京市大气污染物浓度的预测精度和可靠性。 本段落利用南京市2015年至2017年的年均及月均PM2.5和PM10浓度数据，采用FGM(1,1)模型对年平均PM2.5和PM10浓度进行了预测建模，并考虑到季节性因素的影响，使用FSGM(1,1)模型对月平均的PM2.5和PM10浓度进行预测。同时运用粒子群优化算法来改进上述模型，以确定最优阶数r。

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  • 基于优化FSGM(1,1)模型的南京大气污染物预测: 结合分数阶灰色模型FGM(1,1)与PSO算法
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    本文提出一种结合改进型PSO算法优化的FGM(1,1)模型，有效提高了南京市大气污染物浓度的预测精度和可靠性。 本段落利用南京市2015年至2017年的年均及月均PM2.5和PM10浓度数据，采用FGM(1,1)模型对年平均PM2.5和PM10浓度进行了预测建模，并考虑到季节性因素的影响，使用FSGM(1,1)模型对月平均的PM2.5和PM10浓度进行预测。同时运用粒子群优化算法来改进上述模型，以确定最优阶数r。
     
  • GM(1,1) 灰色预测模型
    优质
    简介：GM(1,1)灰色预测模型是一种基于少量数据进行预测的有效方法，通过建立微分方程描述系统变化规律，广泛应用于经济、能源等领域的需求预测与分析。 系统是由客观世界中的相同或相似事物及因素按照一定的秩序相互关联、制约而成的整体。 白色系统拥有充足的信息量，其发展变化规律明显且容易进行定量描述，并能具体确定结构与参数。 黑色系统是指内部特性完全未知的系统。 灰色系统则是介于白黑两者之间的状态。即该系统的部分信息和特性已知，而另一些则未知。 灰色系统分析建模方法是根据特定灰色系统的实际行为特征数据，在仅有少量数据的情况下，探索各因素间的数学关系，并建立相应的数学模型。
     
  • GM(1,1)预测模型_matlab灰色模型_灰色预测_灰色模型应用_GM11算法
    优质
    本资源深入探讨了基于MATLAB的GM(1,1)灰色预测模型及其算法实现，适用于时间序列数据的小样本预测分析。 经典灰色预测模型适用于各种需要进行灰色预测的场景。
     
  • 改进的灰预测_GM(1,1)_改进灰色模型.rar_经济模型优化
    优质
    本资源提供一种改进的GM(1,1)模型应用于经济数据分析与预测的方法，旨在提升灰色预测模型的准确性和适用性。包含详细算法说明及应用案例。 改进的灰色预测模型简单实用，适用于经济预测及其他预测问题，并且具有较高的预测精度。
     
  • 基于MATLAB的GM(1,1)灰色预测模型程序
    优质
    本程序利用MATLAB实现GM(1,1)灰色预测模型，适用于数据量小、信息不充分情况下的短期预测分析。代码简洁高效，易于修改与扩展。 GM（1,1）灰色预测模型的代码如下： ```matlab y = input(请输入数据：); % 输入数据，请使用类似 [48.7 57.17 68.76 92.15] 的格式。 n = length(y); y0 = ones(n, 1); y0(1) = y(1); for i=2:n y0(i)=y0(i-1)+y(i); end ```
     
  • 基于GM(1,1)灰色模型预测的MATLAB程序
    优质
    本简介介绍了一种利用GM(1,1)灰色模型进行时间序列预测的MATLAB编程实现方法。该模型适用于数据量小且信息不充分的情况，通过微分方程建立系统发展规律，提供精确预测结果。代码开源方便用户学习应用。 有两个.m文件，分别是GM11_1和GM11_2。在GM11_2中加入了对原数据的平滑处理，参考了《基于GM11模型的改进》中的方法，用于处理不太平滑的数据。
     
  • 基于Matlab的GM(1,1)灰色预测模型代码
    优质
    这段简介可以这样描述： 本资源提供了一套基于MATLAB开发的GM(1,1)灰色预测模型完整实现代码。用户可以通过该工具快速建立并优化灰色预测模型，适用于时间序列预测等多种场景。 灰色预测模型GM(1,1)的程序代码已经过测试，并且绝对可用。
     
  • 基于MATLAB的GM(1,1)灰色预测模型实现
    优质
    本项目基于MATLAB平台实现了GM(1,1)灰色预测模型的应用开发，适用于小样本数据的趋势分析与预测。 用MATLAB实现灰色预测GM11模型，并详细讲解了使用MATLAB进行灰色预测GM11模型的步骤。
     
  • 灰度GM(1,1)预测模型
    优质
    灰度GM(1,1)预测模型是一种基于微分方程的灰色系统理论中的预测方法，适用于数据样本量小、信息不充分的情况下进行时间序列预测。 灰色理论认为系统的行为尽管是模糊不清的、数据复杂多变，但这些现象始终是有秩序可循，并具备整体功能性的。灰数生成的过程是从杂乱无章的数据中提炼出规律性信息。此外，灰色理论构建的是基于生成数据建立的模型而非直接使用原始数据进行分析，因此通过GM(1,1)模型预测得出的结果需要经过逆处理才能获得最终的预测值。
     
  • 基于Python的GM(1,1)模型灰色预测分析实现
    优质
    本文章介绍了如何利用Python编程语言来实施和应用GM(1,1)模型进行数据预测与分析。GM(1,1)模型是灰色系统理论中一种重要的短期预测方法，适用于小样本、贫信息的数据预测问题，尤其在时间序列预测领域有着广泛的应用价值。文中详细解析了该模型的原理及其Python实现步骤，并通过实例展示了如何运用此模型进行数据预测与分析。 适合初学者使用，每一步几乎都有详细注释。只需填入初始数据和预测期数即可得到结果。