基于灰色理论下的城市空气污染状况研究及成因分析

• 作者: 张席斌 王维强
• 来源期刊: 统计学与应用
• 学科: 经济
• 关键词: 灰色预测 BP神经网络 灰色关联度 主成分分析 多元线性回归
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 154-163
• 页数: 10页
• 分类号: F2

摘要

本文先分别运用灰色预测GM(1,1)模型和BP神经网络模型分别对我国所有一线城市和新一线城市的空气质量状况进行了一个预测,并对比预测结果,从更优的预测结果中挑出了到2030年不能达到我国十三五计划规定的空气质量标准的六座城市——北京,武汉,天津,重庆,西安,长沙。接着对上述六座城市的空气质量状况与各空气污染物进行了灰色关联度分析,找出了各城市的主要空气污染物。针对每个城市的主要污染物综合运用了主成分分析和多元线性回归等方法找出了各城市主要污染物的主要成因,对各城市的环境治理提供了重要的参考。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王维强	华中师范大学数学与统计学学院	1	0	0.0	0.0
2	张席斌	华中师范大学数学与统计学学院	1	0	0.0	0.0