摘要
雾霾作为一种严重影响空气质量和人类健康的灾害性天气现象，近年来在全球范围内频繁发生，对其进行准确预测对于环境治理和公众健康至关重要。
灰色系统理论中的MGM(1,m,N)模型因其能够处理多变量、非线性、小样本数据等优势，在雾霾预测领域展现出巨大潜力。
然而，传统的MGM(1,m,N)模型未考虑时间序列数据中存在的时滞效应，限制了其预测精度。
为此，本文针对时滞MGM(1,m,N)模型的构建及其在雾霾预测中的应用进行研究。
首先，介绍灰色系统理论、MGM(1,m,N)模型基本原理以及时滞参数的意义；其次，阐述时滞MGM(1,m,N)模型的构建步骤、参数估计方法以及精度检验方法；然后，分析影响雾霾预测的关键因素，并基于实际数据构建时滞MGM(1,m,N)模型进行雾霾预测；最后，对模型进行验证与比较，评估其预测性能。
关键词：雾霾预测；灰色系统理论；MGM(1,m,N)模型；时滞；参数估计
1.1灰色系统理论灰色系统理论是一种研究信息不完全的“少数据、贫信息”不确定性系统演化规律的理论体系，由我国学者邓聚龙教授于1982年创立[11]。
其核心思想是利用已知信息生成新的信息，通过对原始数据的挖掘和处理，揭示系统内部的运行规律。
灰色系统理论已广泛应用于社会、经济、环境等领域的预测、决策和控制问题。
1.2MGM(1,m,N)模型MGM(1,m,N)模型是灰色系统理论中的一种多变量灰色预测模型，由王正新等[19]提出，其特点是可以处理多输入、单输出的非线性系统。
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