第39卷第1期2023年2月山西大同大学学报（自然科学版）JournalofShanxiDatongUniversity(NaturalScienceEdition)Vol.39No.1Feb.2023组合预测模型构建及在合肥市PM2.5浓度预测中的应用孙飞燕，袁宏俊*，张圣梅（安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽蚌埠233030）摘要：Dice系数是衡量两个序列接近程度的指标，将广义诱导有序加权平均（GIOWA）算子和Dice系数相结合，提出了基于GIOWA算子和Dice系数的组合预测模型，并且给出了优性组合预测的定义。将该模型应用到合肥市PM2.5浓度预测上，选取2014-2021年共84期的PM2.5浓度及核心影响要素的月度数据进行分析，将组合预测结果与单项预测结果进行对比，并分析了组合预测模型中参数取值发生变化时对组合预测权重、预测效果评价指标和Dice系数影响情况。实证结果表明所建立的组合预测模型的预测效果要优于单项预测模型。关键词：组合预测；PM2.5浓度；GIOWA算子；Dice系数中图分类号：X513文献标识码：Adoi：10.3969/j.issn.1674-0874.2023.01.011随着经济和工业的发展，人民的生活质量逐渐提高，但各种环境污染问题也接踵而至。环境污染有很多类，其中近些年热议的问题就是大气污染，雾霾也是大气污染中的一种。PM2.5是空气中直径小于2.5微米的颗粒物，是构成霾的主要成分，对空气的质量与能见度有重大的影响。胡玉筱等[1]将多元线性回归应用到PM2.5预测中。王敏等[2]将人工神经网络应用到PM2.5的预测中。影响PM2.5的因素比较多，且不同的单项预测方法注重的方向不同，利用的数据也有差异，所以仅仅只用单项预测方法进行预测，有可能因为利用的信息不够充足，而使最后的预测结果与实际值的误差较大。为了尽可能地提取各单项预测中所提供的有效信息，BatesJM和GrangeCWJ[3]在1969年提出了组合预测方法，之后许多学者在组合预测上也进行了大量的研究。传统的组合预测方法是采用定权方法将单项预测方法组合起来，但是不同的单项预测方法在不同时点预测的准确度也是不同的。Yager最先提出了有序加权平均（OWA）算子的概念，之后国内外的学者在此基础上进行了研究推广。JoséM等[4]将OWA算子进行推广，提出了广义诱导有序加权平均（GIOWA）算子的概念，GIOWA算子包含了广义有序加权平均（GOWA）算子和诱导有序加权平均（IOWA）算子的主要特征。陈华友等[5]在诱导有序加权平均（IOWA）算子概念的基础上，提出了诱导有序加权调和平均（IOWHA）算子的概念。袁宏俊等[6]将贴近度与IOWA算子结合，构建了一种新的变...
