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An unequal adjacent grey forecasting air pollution urban model

机译：不平等的邻近灰色预测空气污染城市模型

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In grey theory, the principle of difference information holds that difference is information. To mine the difference information between data, the unequal accumulation is proposed in this paper. The unequal accumulation reduces the loss of difference information and improves the forecasting performance of the grey model. Based on the unequal accumulation, the unequal adjacent discrete multivariable grey model is proposed. According to the comparison with other models, the proposed model has good forecast performance and algorithm efficiency. To further prove the practical significance of the model, it is used to predict the public concern about air pollution in three cities of China. The results show that the public concern about air pollution in cities with different air pollution conditions is quite different. Environmental protection departments could pay attention to the public concern about air pollution to better control air pollution.
机译：在灰色理论中，差异信息的原理持有这种差异是信息。 为了挖掘数据之间的差异信息，本文提出了不平等的积累。 不平等的积累减少了差异信息的损失，提高了灰色模型的预测性能。 基于不平等的积累，提出了不平等的相邻离散多变量灰色模型。 根据与其他模型的比较，所提出的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，它用于预测中国三个城市空气污染的公众关注。 结果表明，公众对不同空气污染条件的城市空气污染的关注是完全不同的。 环保部门可以注意公众对空气污染的关注，以更好地控制空气污染。

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