基于GM(1,1)的淮安市PM2.5的预测模型任务书

1. 毕业设计（论文）的内容和要求

本文通过对淮安市2013-2016年空气月报中PM2.5的月度数据进行分析，对原始数据进行处理，运用GM(1，1)模型，残差检验等方法,对淮安市未来几年PM2.5的年平均浓度进行预测。

2. 实验内容和要求

内容：根据淮安2013-2016年PM2.5的月度数据，运用MATLAB建立基于灰色系统GM（1,1）的淮安市PM2.5的预测模型，对模型的精确度进行残差检验、关联度检验及后验差检验，结果显示精确度较好，从而利用该模型对淮安市未来三年PM2.5浓度进行预测。

要求：掌握统计分析的方法以及软件MATLAB的运用；撰写过程中，做到论文结构完整，语言顺畅，层次分明，研究内容要以实际情况为基础。

3. 参考文献

[1]徐国祥.统计预测和决策[m].上海:上海财经大学出版社,2012：162-166.

[2]刘思峰,党耀国,方志耕.灰色系统理论及其应用[m].北京:科学出版社,2004:1-8.

[3]向堃,宋德勇.中国省域pm2.5污染的空间实证研究[j].环境经济与资源经济,2015(6):130-131.

4. 毕业设计（论文）计划

2016年12月至2017年1月，研读资料，形成论文提纲；

2017年1月至2017年3月，完成论文初稿；

2017年4月，根据指导老师和评阅老师的建议进行修改，定稿；