分段三次指数平滑法预测城市环境噪声污染

"基于指数平滑法的环境噪声污染预测模型及应用" 文章主要探讨了如何运用指数平滑法来建立城市环境噪声污染的预测模型，特别是在厦门市的具体实践。指数平滑法是一种时间序列分析方法，常用于短期预测，通过加权平均历史数据来预测未来趋势。在本文中，研究者周挺进、陈日耀和黄娟针对厦门市的环境噪声问题，提出了一种分段三次指数平滑模型，以适应噪声污染的复杂变化。 分段三次指数平滑模型是对传统指数平滑法的改进，它考虑了噪声污染在不同时间段内的非线性变化。模型的构建过程中，研究者通过调整不同的平滑系数，以求得最佳预测精度。平滑系数的选择直接影响预测结果的准确性，需要根据预测目标的精度需求以及预测期的长度来确定。 在实际应用中，该模型被用来预测厦门市未来十年的环境噪声污染情况。预测结果显示，区域环境噪声和交通噪声污染预计会逐年下降，至2020年分别降至55.09dB(A)和67.19dB(A)。这表明，尽管噪声污染仍处于较高水平，但已有逐步改善的趋势。 指数平滑法的优势在于其简单易用和适应性强，但也需要注意的是，选取合适的平滑系数至关重要。通过对预测精度的分析，研究者得出结论，基于此方法预测未来中期的环境噪声污染具有较高的准确性，可以满足实际需求。这一研究不仅为厦门市提供了噪声污染控制的依据，也为其他地区的环境噪声预测提供了一个新的参考方法。 关键词涵盖了指数平滑法、厦门市、区域环境噪声以及预测模型，表明文章的重点在于利用统计方法解决环境科学中的实际问题。该研究对于理解城市噪声污染的发展趋势，制定有效的噪声控制策略，以及评估噪声污染控制措施的效果，都具有重要意义。 该论文通过实证研究，展示了指数平滑法在环境噪声污染预测中的有效性和实用性，为环境管理和规划提供了科学的预测工具。同时，也强调了在应用指数平滑法时，合理选择平滑系数和对预测结果进行精度分析的重要性。