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一个不相等的相邻灰色预测空气污染城市模型。 (英语) Zbl 1481.91145号

摘要:在灰色理论中,差异信息原理认为差异就是信息。为了挖掘数据之间的差异信息,本文提出了非均匀累加方法。不等累加减少了差异信息的损失,提高了灰色模型的预测性能。基于不等累加,提出了不等相邻离散多变量灰色模型。与其他模型的比较表明,该模型具有良好的预测性能和算法效率。为了进一步证明该模型的实际意义,将其用于预测中国三个城市公众对空气污染的关注程度。结果表明,不同空气污染状况的城市公众对空气污染的关注程度差异很大。环境保护部门可以关注公众对空气污染的关注,以更好地控制空气污染。

MSC公司:

91B76号 环境经济学(自然资源模型、收获、污染等)
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全文: 内政部

参考文献:

[1] 谢,N。;王荣,《灰色预测模型的历史回顾》,《灰色系统》。,2017年1月29日至29日
[2] 刘,L。;陈,Y。;Wu,L.,阻尼累积灰色模型及其应用,Commun。非线性科学。数字。模拟。,95,第105665条pp.(2021)·Zbl 1457.62269号
[3] Tien,T.,灰色预测模型GM(1,n)的研究,应用。数学。计算。,218, 4903-4916 (2012) ·Zbl 1266.62075号
[4] 马,X。;刘忠,新型递归离散多元灰色预测模型及其应用研究,应用。数学。型号,404876-4890(2016)·Zbl 1459.62181号
[5] 马,X。;Liu,Z.,使用新型离散GM(1,N)模型预测油田产量,J.Grey Syst,27,63-73(2015)
[6] 丁·S。;Li,R.,使用新型自适应优化灰色模型预测电动汽车的销售和库存,工程应用。Artif公司。智力。,100,第104148条pp.(2021)
[7] 丁·S。;李,R。;Tao,Z.,一种用于长期光伏发电预测的具有时变参数的新型自适应离散灰色模型,Energy Convers。管理。,227,第113644条pp.(2021)
[8] Wu,L。;刘,S。;Yao,L.,分数阶累积灰色系统模型,Commun。非线性科学。数字。模拟。,18, 1775-1785 (2013) ·Zbl 1274.62639号
[9] 赵,H。;Wu,L.,用相邻累积灰色模型预测不可再生能源消耗,J.Clean Prod.,275,第124113条pp.(2020)
[10] Ganguly,N。;Tzanis,C。;Philippopoulos,K.,《排灯节期间印度严重空气污染事件的分析——全国性方法》,Atmosfera,32225-236(2019)
[11] 雪芹,L。;Dai,W.,中国城市空气质量的时空演变和社会经济驱动力,J.Geogr。科学。,26, 1533-1549 (2016)
[12] M.布劳尔。;弗里德曼,G。;Frostad,J.,《2013年全球疾病负担的环境空气污染暴露估计》,环境。科学。技术。,50, 79-88 (2016)
[13] 科恩,A。;M.布劳尔。;Burnett,R.,《环境空气污染所致全球疾病负担的估计和25年趋势:2015年全球疾病负担研究数据分析》,《柳叶刀》,3891907-1918(2017),https://doi.org5-6
[14] Baklanov,A。;莫利纳,L。;Gauss,M.,《大城市,空气质量与气候》,Atmos。环境。,126, 235-249 (2016)
[15] 陈,J。;李,C。;Ristovski,Z.,《生物质燃烧综述:排放及其对中国空气质量、健康和气候的影响》,科学。Total Environ.公司。,579, 1000-1034 (2017), https://doi.org
[16] 克里帕,M。;詹森,M。;Dentener,F.,《欧洲空气质量四十年的改善:区域政策-行业与全球影响的互动》,Atmos。化学。物理。,16, 3825-3841 (2016)
[17] 赵,S。;Yu,Y。;Yin,D.,基于中国国家环境监测中心的现场空气质量监测数据,31个省会城市气态和颗粒污染物的年和日变化。国际,86,92-106(2016)
[18] Pu,S。;邵,Z。;Fang,M.,《公众空气污染风险感知的空间分布:中国的一项全国性研究》,科学。Total Environ.公司。,655, 454-462 (2019)
[19] 雷姆斯,T。;Bravo,M.,《人、场所和污染:调查空气质量感知、健康问题、暴露与个人和地区特征之间的关系》,环境。国际,122,244-255(2019)
[20] 兰·G。;袁,Z。;Maddock,J.,中国南昌空气污染和健康影响的公众认知,空气质量。大气。健康,9951-959(2016)
[21] 刘,X。;朱,H。;Hu,Y.,公众对中国超大城市空气污染的健康风险意识:以上海、武汉和南昌为例,IJERPH,13845(2016)
[22] 杨,X。;Wu,H。;Ren,S.,互联网的发展有助于中国的空气污染控制吗?机制讨论和实证检验,结构。改变经济。动态。,56, 207-224 (2021)
[23] 范,Y。;丁,X。;Hang,J.,2015年至2019年中国不同地区城市空气污染特征,建筑环境。,180,第107048条pp.(2020)
[24] 刘,H。;刘,S。;Xue,B.,中国地面臭氧污染及其对健康的影响,Atmos。环境。,173, 223-230 (2018)
[25] 翟,S。;雅各布·D·。;Wang,X.,《2013-2018年中国细颗粒物(PM_2.5)趋势:从人为排放和气象学中分离贡献》,Atmos。化学。物理。,19, 11031-11041 (2019)
[26] 科斯托普洛斯,D。;梅耶,S。;Uhr,C.,谷歌搜索量和个人投资者交易,J.Financ。作记号。,49,第100544条,第(2020)页
[27] 拉扎德,A。;谢恩菲尔德,E。;Bernhardt,J.,《发现公众关注的主题:疾病控制和预防中心埃博拉病毒推特实时聊天的文本挖掘分析》,Am.J.Infect。控制,43,1109-1111(2015)
[28] 张,Z。;Tang,W.,《中国城市公众关注房价的空间模式分析:网络搜索引擎方法》,Appl。地理位置。,70, 68-81 (2016)
[29] 卢,Y。;Wang,Y。;左J.,《中国公众对雾霾的关注特征及其与城市空气质量的关系》,科学。总计。环境。,637-638 (2018), 1597-606. https://doi.org/
[30] Wu,L。;Zhang,Z.,新信息优先累加的灰色多变量卷积模型,应用。数学。模型,62595-604(2018)·Zbl 1462.62558号
[31] 马,X。;谢,M。;Wu,W.,新的分数离散多变量灰色系统模型及其应用,应用。数学。模型,70402-424(2019)·Zbl 1464.62389号
[32] Tien,T.,通过灰色预测模型GMC(1,n)间接测量材料抗拉强度,Meas。科学。技术。,16, 1322-1328 (2005)
[33] Wu,L。;高,X。;Xiao,Y.,使用新型多变量灰色模型预测中国山东省用电量,能源,157,327-335(2018)
[34] 王,Z。;Li,Q.,使用基于PSO算法的灰色Verhulst模型对CO_2排放和经济增长之间的非线性关系进行建模,J.Clean。Prod,207,214-224(2019年)
[35] 马·D。;Duan,H。;Li,W.,基于粒子群优化的修正灰色模型预测断层涌水,环境。科学。波卢特。研究,2742051-42063(2020)
[36] 曾,B。;李,H。;Ma,X.,一种新的多变量灰色预测模型及其在中国粮食产量预测中的应用,计算。工业工程,第106915条pp.(2020)
[37] 王,C。;Cao,Y.,使用两个新的灰色多变量预测模型预测中国经济增长、能源消耗和城市化,J.Clean。产品,299,第126863条pp.(2021)
[38] 邓,J.,灰色系统理论导论,J.灰色系统。,1, 1-24 (1989) ·Zbl 0701.90057号
[39] 王,G。;谢,C。;Chen,S.,美国股市相互关联的随机矩阵理论分析:来自皮尔逊相关系数和去趋势相互关联系数的证据,Phys。A、 3923715-3730(2013)·Zbl 1402.91967年
[40] 袁,F。;Lee,C.,使用谷歌搜索引擎数据进行智能销售量预测,Soft。计算。,24, 2033-2047 (2020)
[41] 乌拉,M。;Aslam,M。;Altaf,S.,线性回归模型中多重共线性的一些新诊断,Sains Malays。,48, 2051-2060 (2019)
[42] Salmeron,G。;加西亚,P。;Lopez,M.,通过方差膨胀因子在岭估计中应用的共线性诊断,J.Appl。Stat.,43,1831-1849(2016)·Zbl 1514.62839号
[43] Stewart,G.,《伪逆摄动、投影和线性最小二乘问题》,SIAM Rev.,19634-662(1977)·Zbl 0379.65021号
[44] Chouikhi,N。;阿马尔,B。;Rokbani,N.,基于PSO的时间序列预测回波状态网络参数分析,应用。柔软。计算。,55, 211-225 (2017)
[45] 蒋伟(Jiang,W.)。;吴,X。;Gong,Y.,Holt-Winters平滑通过果蝇优化算法增强,以预测每月用电量,能源,193,文章116779 pp.(2020)
[46] 刘,Y。;风扇,D。;Xu,C.,规则三角剖分上精确离散测地线算法的空间复杂性,Inf.Process。莱特。,124, 10-14 (2017) ·Zbl 1409.68307号
[47] 费雷拉,M。;De,M.,封面歌曲识别算法的时间复杂性评估,应用。灰尘。,175,第107777条pp.(2021)
[48] 刘,L。;Wu,L.,基于修正的霍尔特指数平滑并结合鲸鱼优化算法的中国房价预测,社会经济。计划。科学。,72,第100916条pp.(2020)
[49] 范,M。;He,G。;周,M.,《冬季阻塞:中国的燃煤供暖、空气污染和死亡率》,《健康经济学杂志》。,第71条,第102316页(2020年)
[50] 刘,F。;王,M。;Zheng,M.,新冠肺炎疫情封锁对全球空气质量和健康的影响,科学。Total Environ.公司。,755,第142533条pp.(2021)
[51] Wang,H。;Wang,W。;Meng,Y.,《用户对基于百度索引的网页的关注度:页面浏览的替代方法》,J Exp.Theor。Artif公司。智力。,26, 235-249 (2014)
[52] Dong博士。;Xu,X。;Xu,W.,空气污染实际水平与居民对空气污染的担忧之间的关系:来自中国上海的证据。IJERPH,16,4784(2019)
[53] 南卡罗来纳州普拉萨德。;Balasundaram,S.,通过无约束凸极小化研究拉格朗日L2-型弹球双有界支持向量机,Inf.Sci。(纽约),571279-302(2021)
[54] Maaouane,M。;Zouggar,S。;Krajačić,G.,基于商品消费量的多元线性回归分析建模工业能源需求,能源,225,第120270条,pp.(2021)
[55] Stoerk,T.,《大气》,北京空气质量数据中的统计腐败可能在2012年结束。环境。,127, 365-371 (2016)
[56] 李,C。;马,X。;Fu,T.,公众对雾霾污染的担忧重要吗?来自中国北京-天津-河北地区的证据,科学。Total Environ.公司。,755,第142397条pp.(2021)
[57] 王,R。;Yang,B。;Yao,Y.,《广州城市居民住宅绿地、空气污染与心理健康》,中国科学院。Total Environ.公司。,711,第134843条pp.(2020)
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