| 基于离散参数马尔科夫链的PM_(2.5)预测 |
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| 引用本文： | 甘茂林,吕王勇,符璐.基于离散参数马尔科夫链的PM_(2.5)预测[J].安全与环境工程,2016(1):36-39. |
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| 作者姓名： | 甘茂林 吕王勇 符璐 |
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| 作者单位： | 1. 四川师范大学数学与软件科学学院,四川成都,610068;2. 四川师范大学数学与软件科学学院,四川成都610068;可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室,四川成都610068 |
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| 基金项目： | 四川省教育厅重点项目，可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室项目，全国统计科学研究计划一般项目 |
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| 摘 要： | PM2.5与人们的生活与健康休戚相关,对PM2.5的预测是一项利国利民的工作。根据大气污染物浓度限值将南京市PM2.5日平均浓度数据分为6个等级,并基于离散参数马尔科夫链建立PM2.5的预测模型;然后利用一步状态转移概率矩阵,通过C-K方程对模型有效性进行检验;最后根据离散参数马尔科夫链的遍历性得到稳态分布和重现期,并对未来南京市PM2.5污染状态进行预测。结果表明:该离散参数马尔科夫链模型用于PM2.5等级预测是简单且有效的;通过此模型预测得到未来南京市PM2.5污染将有所减轻,与过去一段时间相比PM2.5等级处于优、良和轻度污染的概率略微上升,重度污染和严重污染的概率几乎保持不变。
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| 关 键 词： | PM2.5污染预测 离散参数马尔科夫链 状态转移概率矩阵 |
Forecast of PM2.5 Based on the Discrete Parameter Markov Chain |
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