灰色动态模型群在长江水质预测中的应用

"这篇论文是关于利用改进的灰色动态模型对长江水质污染发展趋势进行数值预测的研究，由张霖、赵宏伟和马智超合作完成。文章指出，通过将传统灰色预测模型GM(1,1)与灰色动态模型群相结合，可以提高预测精度和结果的可靠性。文中以我国铁路客运流量数据为例，验证了这种模型的有效性。" 在传统的灰色预测模型GM(1,1)中，模型基于一阶微分方程构建，能够从有限的数据序列中推断出潜在的非线性趋势。然而，单一的GM(1,1)模型可能会受到局部不稳定信息的影响，导致预测结果的偏差。为了解决这一问题，论文提出了改进的方法——灰色动态模型群。这种方法将原始数据集分成多个预测子组，每个子组使用一个简单的灰色模型进行预测，然后取这些模型预测结果的统计均值作为最终的预测值。这样的处理方式有助于减少局部异常数据对整体预测的影响，增强模型的稳定性和抗干扰能力。 在实际应用中，研究者运用该模型对我国铁路客运流量进行了预测。铁路客运流量数据是反映社会经济发展和人口流动的重要指标，其预测准确性对于交通运输规划和政策制定至关重要。通过对近年来的客运流量数据进行分析，模型预测的结果与实际流量进行了对比，结果显示改进后的灰色动态模型群具有更高的预测精度，且对数据中的短期波动不敏感，这进一步证实了模型的有效性。 关键词涉及到的主要概念有：灰色GM(1,1)预测模型，这是基础的预测工具；预测精度，是评估模型好坏的关键指标；铁路客运，是研究的具体领域。论文的中图分类号"F224.915"表明它属于经济管理类的交通经济学科，具体是关于交通运输量的研究。 该研究为环境监测和水资源管理提供了一种新的预测工具，不仅适用于长江水质污染趋势的预测，还可以推广到其他领域的预测分析，如交通流量、能源消耗等方面，对于科学决策和规划具有重要的参考价值。