目 錄
摘要 1
1 緒論 2
1.1 研究背景 2
1.2 研究意義 3
1.3 研究方法 3
2 灰色馬爾科夫預(yù)測模型的建立 4
2.1 灰色模型的建立 4
2.1.1 無偏GM(1，1)模型的建立 4
2.1.2 滑動法優(yōu)化無偏GM(1，1)預(yù)測模型的建立 6
2.1.3 殘差修正GM(1，1)模型的建立 6
2.2 馬爾科夫鏈 7
2.3灰色馬爾科夫鏈預(yù)測模型的建立 7
3 灰色馬爾科夫鏈的預(yù)測 8
3.1 無偏GM（1，1）的固體廢棄物預(yù)測 9
3.2 滑動無偏GM（1，1）的固體廢棄物預(yù)測 9
3.3殘差GM(1,1)模型 10
3.4 滑動優(yōu)化無偏灰色——馬爾科夫鏈的固體廢棄物預(yù)測 10
3.4.1 劃分狀態(tài) 11
3.4.2 構(gòu)建概率轉(zhuǎn)移矩陣 11
3.4.3建立模型進行預(yù)測 11
3.4 模型分析 12
4 結(jié)束語 12
參考文獻 13
附 錄 14
致謝 18


基于灰色馬爾科夫鏈的烏魯木齊市工業(yè)固體廢棄物預(yù)測
摘要：本文將灰色系統(tǒng)理論與馬爾可夫鏈相結(jié)合,運用了灰色模型—馬爾可夫鏈預(yù)測烏魯木齊市工業(yè)固體廢棄物的方法。首先，用三點滑動平均法優(yōu)化原始數(shù)據(jù)模型,建立灰色數(shù)據(jù)模型;在此基礎(chǔ)上應(yīng)用馬爾可夫鏈確定系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣,通過系統(tǒng)狀態(tài)的劃分、樣本值與模型擬合值之間的殘差及其標(biāo)準(zhǔn)化離差等指標(biāo)的分析計算,最終以概率形式分析和預(yù)測烏魯木齊市固體廢棄物產(chǎn)生量的發(fā)展變化區(qū)間。
關(guān)鍵詞：灰色模型；馬爾科夫鏈；滑動平均法；固體廢棄物

Abstracts：The paper is combining Markov Model with Grey model, and forecasts the emission of solid wastes in Urumqi by establishing the Grey-Markov Forecast Model. Firstly , the original dates are optimized by slip averaging of three-point and a Gray Model is established . On the basis of the GM(1,1 ) , MARKOV chain is applied to achieve state transition probability matrix. Thirdly , emission of solid wastes interval is forecasted and analyzed in the form of probability by the system state classification the calculation of the residue between true value and model fitting value,and the standardization of deviation of the residue.
Key words: Grey model;Markov chain;Slip averaging;Solid wastes

1 緒論
1.1 研究背景
工業(yè)固體廢棄物產(chǎn)生量大、占地廣，對土壤、空氣、地表水和地下水產(chǎn)生嚴(yán)重污染。存于工業(yè)固體廢棄物的有害物質(zhì)不易被破壞衰減，其危害具有多樣性、長期性和潛在性，且不易被發(fā)現(xiàn)。資料統(tǒng)計表明，目前我國工業(yè)固體廢棄物年產(chǎn)量已達到8億噸，其中得到綜合利用的已超過45%，現(xiàn)累積量超過63億噸[1]。下表為工業(yè)固體廢棄物來源與重要成分