灰色系统动态模型群GM(1,1)在秦淮河水质预测中的应用

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英文篇名：Application of Grey System Dynamic Model Group GM(1,1) in Water Quality Prediction of Qinhuai River 作者：胡祉冰 ; 逄勇 ; 宋为威 ; 邵咏絮 英文作者：HU Zhi-bing;PANG Yong;SONG Wei-wei;SHAO Yong-xu;Key Laboratory of Integrated Regulation & Resources Development on Shallow Lakes, Ministry of Education, Hohai University;College of Environment, Hohai University;College of Hydrology & Water Resources, Hohai University; 关键词：灰色系统动态模型群 ; GM(1 ; 1) ; 秦淮河 ; 水质预测 英文关键词：Grey system dynamic model group;;GM(1,1);;Qinhuai River;;water quality prediction 中文刊名：四川环境 英文刊名：Sichuan Environment 机构：河海大学浅水湖泊综合治理与资源开发教育部重点实验室;河海大学环境学院;河海大学水文水资源学院; 出版日期：2019-02-26 出版单位：四川环境 年：2019 期：01 基金：江苏高校优势学科建设工程资助项目、水体污染控制与治理科技重大专项(2014ZX07405-002);; 中央高校基本科研业务费(2017B613X14);; 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX17_0417) 语种：中文; 页：122-125 页数：4 CN：51-1154/X ISSN：1001-3644 分类号：X832

摘要

为了较为准确预测水质,基于灰色系统理论建立灰色系统动态模型群,采用对数变换的方式对原始数据进行光滑处理,借以减弱数据波动带来的不利影响,是对常规灰色系统动态模型的改进。结合秦淮河上游源头句容河2011～2016年高锰酸盐指数,运用灰色系统动态模型群对2017年高锰酸盐指数进行预测。预测结果表明误差在1.24%以内,表明灰色系统动态模型群GM(1,1)用于水质预测较为准确。该模型可应用于南京市水质预测,对水环境管理具有指导意义。
        In order to predict water quality more accurately, this paper builds a grey system dynamic model group based on grey system theory. The original data was smoothed using logarithmic form to reduce the influence of data uncertainties, which is an improvement over the conventional gray system dynamic model. This paper combines the permanganate index of Jurong River in the upper reaches of Qinhuaihe River in 2011-2016, and uses the grey system dynamic model group to predict the permanganate index in 2017. The prediction results show that the error is within 1.24%, indicating that the grey system dynamic model group is considerably accurate for water quality prediction. The model can be applied to the prediction of water quality in Nanjing which will provide guiding significance for water environment management.

引文

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