基于灰色预测与层次分析的污染物浓度预测和扩散评价研究

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1、基于灰色预测与层次分析的污染物浓度预测和扩散评价研究　　【摘要】随着社会的发展，环境问题也日益严重，而大气污染问题尤为突出.本文首先通过历史数据，建立空气主要污染物关于时间的灰色预测模型，通过误差分析，得到良好的预测结果，对未来空气状况做出预判；然后分析气象对污染物浓度的影响，根据污染物浓度与污染物本身扩散程度大致成反比的关系，得到气象对空气污染物扩散的影响.　　【关键词】灰色预测；误差分析；气象；扩散程度；层次分析　　【资助项目】华北理工大学以升大学生创新实验中心项目（Z2015017）　　前言　　大气问题目前日益突出，工程院院士钟南山曾经说过：中国大气污染比沙斯更可怕，而我国作

2、为工业大国，在经济高速发展的同时，大气问题尤其突出，而建立污染物随时间变化的函数模型，对于预测污染物浓度、预判大气质量以及采取相应改良措施都具有极强必要性；而研究气象对于污染物扩散的影响对于了解自然、寻找与自然和谐相处之道具有重大价值.　　一、浓度随时间变化的灰色预测模型　　查询数据得到唐山市1―9月SO2浓度，并将其作为原始序列X（0），经过一次累加弱化随机性后得到一次累加序列X（1），如表1示：　　按照回归分析的思想，对总体X（1）进行预测往往采用X（1）的条件数学期望值，又由：3　　+af（t）=b　　解得：f（t）=ce-at+　　令t=ti时，f（t）=x（0）（ti），

3、整理得：　　X（1）=x（0）（ti）-e-a（t-1）++ε　　根据最小二乘法：　　min（x（1）（ti）-f（ti））2　　可得：　　（1）x（0）（ti）-e+　　代入数据可得：　　x（1）（k）=x（0）（1）-e-0.110346（k-1）+（k=1，2，3，…）　　进行误差分析，预测方程可用.　　分别找到唐山市1―9月NO2浓度、PM10浓度、PM2.5浓度以及CO浓度通过同样的灰色预测建模过程，分别得到灰色预测函数：　　x（1）（k）=x（0）（1）-e-0.047453（k-1）+　　x（1）（k）=x（0）（1）-e-0.113621（k-1）+　　x（1）（k

4、）=x（0）（1）-e-0.105408（k-1）+　　二、气象对扩散影响的层次分析模型　　首先通过查阅文献得出风、气压、气温和降水主要气象指标对污染物扩散的影响过程，建立层次结构.由于风对大气中污染物扩散起决定性的作用，即风在空气中污染物浓度扩散中的作用较大；云和气压有一部分原因是影响气温和降水，影响污染物扩散.由以上可以得到判断矩阵，计算层次单排序的权向量和一致性检验成对比较矩阵A的最大特征根λ=35.127.进行一致性检验，求解权重向量为：　　ω={0.541，0.223，0.121，0.070，0.045}　　进行一致性检验：　　CI==0.032；RI=1.12　　表明通

5、过了一致性检验.　　【参考文献】　　[1]崔立志.灰色预测技术及其应用研究[D].南京：南京航空航天大学，2010.　　[2]杨华龙，刘金霞，郑斌.灰色预测GM（1，1）模型的改进及应用[J].数学的实践与认识，2011（23）：39-46.　　[3]张永波.基于灰色系统理论的预测模型的研究[D].哈尔滨：哈尔滨工程大学，2005.　　[4]郭金玉，张忠彬，孙庆云.层次分析法的研究与应用[J].中国安全科学学报，2008（05）：148-153.　　[5]邓雪，李家铭，曾浩健，陈俊羊，赵俊峰.层次分析法权重计算方法分析及其应用研究[J].数学的实践与认识，2012（07）：93-1

6、00.　　[6]兰继斌，徐扬，霍良安，刘家忠.模糊层次分析法权重研究[J].系统工程理论与实践，2006（09）：107-112.3