一篇文章带你搞定数学建模中的灰色预测模型(05年长江水质问题示例讲解含代码)
文章目录
- 一、题目分析
- 二、原理步骤
- 三、MATLAB实现 G(1,1) 预测未来10年的污水情况
- 四、MATLAB 实现预测六类污染程度的河流长度比例
- 五、扩展灰色预测知识
一、题目分析
假如不采取更有效的治理措施,依照过去10年的主要统计数据,对长江未来水质污染的发展趋势做出预测分析,比如研究未来10年的情况。
附件4给出了近十年长江水质的主要统计数据,需要根据这十年的数据来预测未来十年长江水质污染的发展趋势。
可通过对水文年(水文年是指在一年内所有监测数据的平均值)全流域水质的变化研究来对长江未来水质污染的发展趋势做出预测分析。
长江的水质问题是一个复杂的非线性系统,数据样本少,变化规律不确定,需要预测的时间长,符合灰色预测理论,即利用较少的已知数据,对在一定范围内变化、与时间序列有关的未知过程进行预测,因此选用灰色预测模型对未来10年的水质情况进行预测。
二、原理步骤
GM(1,1)模型的预测原理是:对某一数据序列用累加的方式生成一组趋势明显的新数据序列,按照新的数据序列的增长趋势建立模型进行预测,然后再用累减的方法进行逆向计算,恢复原始数据序列,进而得到预测结果。
取水文
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