基于GM(1,1)动态模型群组法的高锰酸盐指数预测

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高锰酸盐指数(CODMn))是水质监测与评价的核心指标,客观反映水体受污染情况。通过累加不同时间段的南沙河干流CODMn原始数据建立GM(1,1)动态模型群组,使模型群组在动态过程中产生预测值,克服了单一模型随数据序列不规则波动拟合性差等缺陷。其建模精度大于90%,预测结果平均相对误差小于10%,计算结果准确、可靠,可作为水质监测校核辅助手段,为突发水质污染应急监测提供科学依据。也可广泛应用于水质监测与评价、辽河流域水资源保护规划等工作中。
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