基于改进的新陈代谢GM(1,1)模型对某岛海平面上升高度的预测
Prediction of Sea Level Rise of an Island Based on Improved Metabolic GM(1,1) Model
DOI: 10.12677/SEA.2020.95049, PDF,  被引量   
作者: 刘丽梅:沈阳工程学院,基础教学部,辽宁 沈阳;郑明秋:沈阳工程学院,能源与动力学院,辽宁 沈阳;温佳林, 雷国庆:沈阳工程学院,电力学院,辽宁 沈阳
关键词: 新陈代谢GM(11)灰色预测海平面高度气候难民Metabolism GM(11) Grey Prediction Sea Level Climate Refugees
摘要: 以温室气体排放为主要原因的全球气候变暖直接导致了地球两级冰川融化,海平面正在以惊人的速度上升,越来越多海岛上的人们流离失所,成为气候难民。为预测某岛附近海平面变化情况,本文提出了改进的新陈代谢GM(1,1)模型,该模型在背景值上利用平方平均数进行预测。通过MATLAB软件,运用新陈代谢GM(1,1)模型与改进后新陈代谢GM(1,1)模型分别对某岛海平面变化情况进行预测及仿真分析,得到改进后的模型相对误差较小,优于传统模型。预测得到某岛海平面将保持持续上升趋势,到2060年,海平面高度将比1992年上升661.44 cm。
Abstract: Global warming, which is mainly caused by greenhouse gas emissions, has directly led to the melting of two-level glaciers on the earth. Sea level is rising at an alarming rate. More and more people on islands are displaced and become climate refugees. In order to predict the sea level change near an island, an improved metabolic GM(1,1) model is proposed in this paper. The model uses the square average to predict the background value. By using MATLAB software, the metabolic GM(1,1) model and the improved metabolism GM(1,1) model are used to predict and simulate the sea level change of an island. The results show that the relative error of the improved model is smaller than that of the traditional model. It is predicted that the sea level of an island will maintain a rising trend, and the sea level will rise by 661.44cm compared with that in 1992 until 2060.
文章引用:刘丽梅, 郑明秋, 温佳林, 雷国庆. 基于改进的新陈代谢GM(1,1)模型对某岛海平面上升高度的预测[J]. 软件工程与应用, 2020, 9(5): 427-433. https://doi.org/10.12677/SEA.2020.95049

参考文献

[1] 李梁. 海平面上升威胁正在加剧[J]. 生态经济, 2020, 36(2): 5-8.
[2] 毕研钊, 孙胜男. EDPs增长预测与迁移政策研究[J]. 科学技术创新, 2020(10): 36-37.
[3] 邓聚龙. 灰色系统理论[M]. 武汉: 华中理工大学出版社, 1999.
[4] 刘思峰, 谢乃明, 等. 灰色系统理论及其应用[M]. 第5版. 北京: 科学出版社, 2010.
[5] 袁景凌, 钟珞, 江琼, 童琪薇. 新陈代谢GM(1,1)建模与应用[J]. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版), 2005(2): 168-170.
[6] 王思骅, 赵志曼, 李国良. 基于新陈代谢GM(1,1)模型对海口市房价预测[J]. 中国水运(下半月), 2019, 19(01): 68-69.
[7] 许泽东, 柳福祥. 灰色GM(1,1)模型优化研究进展综述[J]. 计算机科学, 2016, 43(S2): 6-10.
[8] 李珊珊. 基于优化GM(1,1)模型对新疆农村居民可支配收入的预测[J]. 市场周刊, 2019(2): 109-111.