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基于分数阶灰色模型和PSO算法的南京大气污染物预测

上传者: 2023-11-21 11:58:03上传 ZIP文件 593.96KB 热度 21次

利用FGM(1,1)模型对南京市2015年至2017年年均和月均PM2.5以及PM10浓度数据进行建模预测。针对年均浓度,考虑季节因素,采用FSGM(1,1)模型进行建模预测;对月均浓度,同样运用FSGM(1,1)模型进行建模预测,并借助粒子群优化算法确定最优阶数r。这一研究基于灰色模型和算法优化,旨在预测南京市大气污染物浓度变化,为环境决策提供参考。

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