基于指数平滑法的环境噪声污染预测模型及应用

环境噪声建模预测方法探讨引言：随着城市化的进展，环境噪声成为城市生活中不可忽视的问题。

环境噪声对人们的健康和生活质量产生了负面影响。

因此，准确地建模和预测环境噪声变得愈发重要。

本文旨在探讨环境噪声建模预测方法，希望能为解决环境噪声问题提供有力的支持。

一、环境噪声建模方法1. 基于统计学的方法基于统计学的方法是最常用的环境噪声建模方法之一。

它依赖于历史数据的分析和统计方法的应用来揭示噪声产生和变化的规律。

这种方法主要包括曲线拟合、回归分析和时间序列分析等。

曲线拟合方法常用于估计噪声水平与时间的关系。

根据历史数据的时间序列，可以通过拟合曲线来预测未来噪声水平的变化趋势。

回归分析方法将噪声水平视为因变量，而噪声来源和其他相关因素视为自变量。

通过建立噪声水平与自变量之间的关系模型，可以预测未来的噪声水平。

时间序列分析方法则将噪声水平看作是时间上相关的随机变量序列。

通过对历史噪声数据的自相关性进行分析，可以预测未来噪声水平的变化。

2. 基于物理模型的方法基于物理模型的方法是建立在噪声产生机理和传播规律的基础上的。

这种方法通过对噪声源、传播路径和影响因素的详细研究，建立数学模型来预测噪声的分布和变化。

噪声源模型主要用于描述噪声产生的机理和特征。

例如，交通噪声源模型可以考虑车流量、车速、道路类型等因素，来分析交通噪声的产生和影响。

传播路径模型则描述噪声由源头传播到接收点的路径和规律。

这可以包括噪声的衰减、反射和干扰等。

影响因素模型则关注调节噪声水平的因素。

例如，建筑物的隔声性能、居民的行为习惯等都会对噪声水平产生影响。

二、环境噪声预测方法1. 基于数据挖掘的方法基于数据挖掘的方法在环境噪声预测中得到了广泛应用。

它利用历史噪声数据和相关环境因素的数据，通过数据分析和机器学习等技术，寻找出影响噪声水平的关键因素，并建立预测模型。

数据挖掘方法可以透过大量的数据分析，找出噪声水平与环境因素之间的关联性。

通过建立合适的预测模型，可以预测未来的噪声水平。

Excel环境下指数平滑预测法最优平滑系数的确定［摘要］指数平滑是财务预测中使用频率较高的方法，其应用的关键在于选择最优平滑系数。

本文对平滑系数的确定方法进行了梳理，指出在excel环境下进行平滑系数的确定于实际工作中更有意义，在此基础上探讨了excel环境下运用模拟运算表和规划求解进行最优平滑系数确定的方法。

［关键词］指数平滑；平滑系数；exceldoi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 02. 007 ［中图分类号］ f275 ［文献标识码］ a ［文章编号］ 1673 - 0194（2012）02- 0013- 031 引言指数平滑法（ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）是较为常用的时间序列预测方法，这种预测法认为：在未来一定时期内，预测对象在数量上的演变特征不会脱离该对象过去的发展趋势，即预测对象的发展具有连续性和规律性，因此可以通过对不同时期历史数据赋予不同的权数（通常赋予近期数据较大权数，远期数据较小权数）来推测预测对象未来的发展趋势。

指数平滑最早由霍尔特（ｃ．ｃ．ｈｏｌｔ）于１９５７年提出，布朗（ｂｒｏｗｎ）于１９６２年在其著作中详细论述了这一预测方法。

凭借易理解、易操作、计算工作量较小等优势，指数平滑预测法在国民经济各领域得到广泛应用，财务预测中也经常使用这种方法，统计资料显示，指数平滑在预测方法中的使用频率仅次于回归分析，达到１３．１６％。

指数平滑预测法的核心在于平滑初值的确定以及平滑系数的选择。

虽然平滑初值和平滑系数都对预测结果产生影响，但理论与实践证明，平滑系数是其中的瓶颈因素。

这是因为指数平滑允许通过选取较大的平滑系数来削弱平滑初值对预测结果的影响，因此如何确定最优平滑系数就成为指数平滑预测的关键。

国内理论工作者对指数平滑的研究有相当一部分是针对平滑系数如何确定：袁立（１９８５）探讨了分阶段平滑系数的选择，将预测分为初始阶段和一般阶段，并就各阶段分别介绍了平滑系数的确定方法；张绍和等（１９８９）指出采用最小二乘法确定平滑系数于手工计算不实用，提出了不断用预测误差来修正预测值的季节性指数平滑预测方法；唐炎森（１９９７）探讨了传统方式下平滑系数的确定，并利用最小平方法导出了确定平滑系数的近似公式；徐大江（１９９９）指出合适的平滑系数必须根据实际问题背景及所选预测模型的特性加以选取；熊国强（２０００）对指数平滑预测模型进行了精度分析，建立了估计指数平滑系数的最优化模型。

二次指数平滑法预测模型推导过程下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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Excel环境下指数平滑预测法最优平滑系数的确定作者：蒋昌军来源：《中国管理信息化》2012年第02期［摘要］指数平滑是财务预测中使用频率较高的方法，其应用的关键在于选择最优平滑系数。

本文对平滑系数的确定方法进行了梳理，指出在Excel环境下进行平滑系数的确定于实际工作中更有意义，在此基础上探讨了Excel环境下运用模拟运算表和规划求解进行最优平滑系数确定的方法。

［关键词］指数平滑；平滑系数；Exceldoi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 02. 007［中图分类号］ F275 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1673 - 0194（2012）02- 0013- 031 引言指数平滑法（ＥｘｐｏｎｅｎｔｉａｌＳｍｏｏｔｈｉｎｇ）是较为常用的时间序列预测方法，这种预测法认为：在未来一定时期内，预测对象在数量上的演变特征不会脱离该对象过去的发展趋势，即预测对象的发展具有连续性和规律性，因此可以通过对不同时期历史数据赋予不同的权数（通常赋予近期数据较大权数，远期数据较小权数）来推测预测对象未来的发展趋势。

指数平滑最早由霍尔特（Ｃ．Ｃ．Ｈｏｌｔ）于１９５７年提出，布朗（Ｂｒｏｗｎ）于１９６２年在其著作中详细论述了这一预测方法。

凭借易理解、易操作、计算工作量较小等优势，指数平滑预测法在国民经济各领域得到广泛应用，财务预测中也经常使用这种方法，统计资料显示，指数平滑在预测方法中的使用频率仅次于回归分析，达到１３．１６％。

指数平滑预测法的核心在于平滑初值的确定以及平滑系数的选择。

虽然平滑初值和平滑系数都对预测结果产生影响，但理论与实践证明，平滑系数是其中的瓶颈因素。

这是因为指数平滑允许通过选取较大的平滑系数来削弱平滑初值对预测结果的影响，因此如何确定最优平滑系数就成为指数平滑预测的关键。

国内理论工作者对指数平滑的研究有相当一部分是针对平滑系数如何确定：袁立（１９８５）探讨了分阶段平滑系数的选择，将预测分为初始阶段和一般阶段，并就各阶段分别介绍了平滑系数的确定方法；张绍和等（１９８９）指出采用最小二乘法确定平滑系数于手工计算不实用，提出了不断用预测误差来修正预测值的季节性指数平滑预测方法；唐炎森（１９９７）探讨了传统方式下平滑系数的确定，并利用最小平方法导出了确定平滑系数的近似公式；徐大江（１９９９）指出合适的平滑系数必须根据实际问题背景及所选预测模型的特性加以选取；熊国强（２０００）对指数平滑预测模型进行了精度分析，建立了估计指数平滑系数的最优化模型。

环境影响评价中的噪声预测理论模型之前在许昌市规划项⽬中研究了城市的噪声污染问题，对规划⽅案进⾏了噪声评价，得到了相关的结果和治理⽅案，这属于环境影响评价的内容，下⾯是研究所采⽤的噪声模型。

道路交通噪声预测理论模型1.1 FHWA模型1978年，Barry和Reagan在美国提出FHMA模型，这种模型是针对连续的公路进⾏噪⾳预测的数学模型。

FHMA将所有机动车分为了三类：私家车，中型卡车和重型卡车。

针对路况，交通和车型，提出噪⾳等级预测公式。

FHWA将连续的道路分割成为线段，然后参考每⼀类车辆在平常情况下⾏驶时的平均噪⾳等级，⾸先根据车流量和其他交通因素进⾏修正，然后根据地图坐标⽤垂直距离和⾓度进⾏修正，再判断道路情况（hard site or soft site），最后计算周围环境算出最终的噪⾳等级。

与其他模型不同，FHMA更注重观测者与噪⾳源的距离和观察⾓度。

FHWA模型在国内外应⽤⼗分⼴泛，我国交通部出台的《公路建设项⽬环境影响评价（试⾏）》中采⽤的噪声预测模型就是在FHWA模型的基础上结合经验[7]。

模型包括两部分，公式如下：值制定的第⼀步：i型车辆⾏驶于昼间或夜间，预测点接收到⼩时交通噪声值按下式计算：(L Arq)I =（公式⼀）其中：(LArq)i——i型车辆⾏驶于昼间或夜间，预测点接收到⼩时交通噪声值，dB；ＬWoi——第i型车辆的平均辐射声级，dB；N——第i型车辆的昼间或夜间的平均⼩时交通量（按附录B计算），辆／h；u——i型车辆的平均⾏驶速度,km／h；T——L Arq的预测时间，在此取lh；ΔL距离——第i型车辆⾏驶噪声，昼间或夜间在距噪声等效⾏车线距离为r的预测点处的距离衰减量，dB；ΔL纵坡——公路纵坡引起的交通噪声修正量，dB；ΔL纵坡——公路路⾯引起的交通噪声修正量，dB。

第⼆步：各型车辆昼间或夜间使预测点接收到的交通噪声值应按下式计算：（公式⼆）式中：（ＬArq）L、（ＬArq）M、（ＬArq）S——分别为⼤、中、⼩型车辆昼间或夜间，预测点接收到的交通噪声值，dB；（ＬArq）交——预测点接收到的昼间或夜间的交通噪声值。

预测市场需求的模型和技术应用一、引言在当今竞争激烈的市场环境下，企业需要不断提升市场敏感度和反应速度，以及更精准地预测市场需求，以满足消费者的多样化需求。

因此，建立一套可靠的预测市场需求的模型和技术应用愈加重要。

本文将介绍预测市场需求的模型和技术应用，并探讨其在不同领域中的实际应用。

二、预测市场需求的模型1.时间序列分析模型时间序列分析模型是一种基于历史数据对未来趋势进行预测的模型。

该模型主要有下列3种方法：- 移动平均法：通过前一天或前几天的销售数据来预测未来的销量，以适应瞬息万变的市场需求，尤其适用于季节性产品；- 指数平滑法：通过对历史数据进行加权平均的方式，对未来销售情况进行推测。

该模型适用于快速变化的市场环境；- 自回归模型：此方法是预测未来销售数据的常用方法，通过对销售数据的一阶（一度）或二阶（二次）自回归，进行推测分析。

2.因素分析模型因素分析模型是根据一定的假设来分析不同影响因素对市场的影响程度，并将这些因素的权重逐一加入到模型计算中，进行市场需求的预测。

因素分析模型主要分为3种：- 常规线性回归：基于对“自变量”（放在X轴上）与“因变量”（放在Y轴上）的线性回归分析，计算出斜率和截距等参数，进行市场预测；- ARIMA模型：是传统的时间序列分析模型，可以同时处理趋势、周期和随机事件产生的影响；- 神经网络模型：是一种非线性模型，它可以通过处理大量的数据进行模型训练，以达到更好的预测效果。

三、预测市场需求的技术应用1.电商行业电商行业是最早将预测市场需求模型应用于实际业务的行业。

通过数据挖掘、人工智能等技术，对用户的购买行为进行分析，形成用户画像、购买路径等数据图像，进而预测市场需求，精准地进行产品推荐。

2.物流行业以快递行业为代表的物流行业，也是依托预测市场需求的模型和技术，实现了高效精准的配送服务。

物流企业通过对用户需求的大数据分析，优化物流运输方案，实现“时效达、准确率高”的服务。

趋势指数平滑法趋势指数平滑法是一种常用的数据预测方法，通过对数据进行平滑处理和建立趋势模型，可以预测未来的趋势和变化趋势。

本文将介绍趋势指数平滑法的原理和应用，并提供一个具体的案例分析。

一、原理趋势指数平滑法基于时间序列数据的特点，认为未来的数据值受过去数据的影响，并通过建立趋势模型来描述数据的变化趋势。

具体实施步骤如下：1. 平滑处理：首先对原始数据进行平滑处理，以消除数据的随机波动和噪音。

常用的平滑方法有简单平均法和加权平均法。

2. 计算趋势：通过计算平滑处理后的数据，得到数据的趋势。

常用的趋势指数平滑方法有移动平均法和指数平均法。

移动平均法将一系列连续的数据值分组，并计算每组数据的平均值作为该组的趋势值。

指数平均法则是对每个数据点分配一个权重，权重随时间递减。

3. 建立模型：利用计算得到的趋势，建立模型来描述数据的变化趋势。

常用的模型有线性模型、指数模型和多项式模型。

4. 预测未来值：利用建立的模型，预测未来的数据值。

可以根据需要进行单次预测或者连续预测。

二、应用趋势指数平滑法广泛应用于各个领域的数据预测和分析中，特别是在市场预测、销售预测、股票预测以及经济趋势分析中具有重要作用。

1. 市场预测：趋势指数平滑法可以帮助企业预测市场的变化趋势，对市场需求做出准确的预测，从而合理安排生产和销售计划，提高市场竞争力。

2. 销售预测：对于销售行业而言，趋势指数平滑法可以根据历史销售数据预测未来的销售量，从而合理制定销售策略和目标，提高销售业绩。

3. 股票预测：趋势指数平滑法可以根据股票的历史价格数据，预测未来的股票价格变化趋势。

这对于投资者来说具有重要意义，可以帮助他们做出明智的投资决策。

4. 经济趋势分析：趋势指数平滑法可以对经济指标进行预测和分析，用于判断经济发展的趋势和走势，为政府制定宏观经济政策提供参考依据。

三、案例分析为了更好地理解趋势指数平滑法的应用，我们来看一个实际的案例分析。

假设某公司想要预测未来一年的销售额。

指数平滑法实例？
答：指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法，可以用于预测未来的销售、需求等。

以下是两个指数平滑法的应用实例：
实例一：某软件公司的销售预测
某软件公司A给出了2000-2005年的历史销售资料。

根据经验判断法，A公司2000-2005年销售额时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升趋势，宜选择较大的α值，可在0.5-0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些。

经过第一次指数平滑后，数列呈现直线趋势，故选用二次指数平滑法即可。

试算结果后，得到了预测模型，可以用于预测2006年的销售额。

实例二：某地财政收入预测
已知某地1983年至1993年的财政收入数据，试用指数平滑法求解趋势直线方程并预测1996年的财政收入。

通过分析工具和计算，得到了趋势线预测模型，从而可以计算出1996年的财政收入预测值。

以上两个实例仅供参考，指数平滑法的应用非常广泛，可以根据不同的数据和需求进行灵活应用。

工业噪声预测计算模型在工业环境中，噪声污染已成为一个不可忽视的问题，它对工人的听力健康、生产效率以及周边环境的安宁均产生深远影响。

因此，开发准确的工业噪声预测计算模型显得尤为重要。

这样的模型能够预测和评估工业设备、机械和生产过程产生的噪声水平，从而指导噪声控制措施的实施。

一、工业噪声的来源与特点工业噪声主要来源于各种机械设备、生产线以及辅助设施。

这些噪声源通常具有宽频带、高强度和持续性等特点，使得工作环境中的噪声污染问题尤为突出。

此外，工业噪声还可能通过建筑结构和空气传播，对周边居民区造成影响。

二、噪声预测计算模型的重要性噪声预测计算模型在工业噪声控制中发挥着至关重要的作用。

首先，通过模型预测，企业可以在设计阶段评估设备的噪声水平，从而优化设备结构和选型，降低噪声产生的可能性。

其次，在生产过程中，模型可以实时监测噪声水平，为工人提供必要的听力保护措施。

最后，模型还可以用于评估噪声控制措施的效果，为企业的噪声管理提供科学依据。

三、常见的噪声预测计算模型目前，常见的噪声预测计算模型主要基于声学原理、统计方法和人工智能技术等。

其中，基于声学原理的模型通过对声源、传播路径和接收点的详细分析，计算噪声的传播和衰减规律。

统计方法则通过对大量历史数据的分析，建立噪声水平与各种影响因素之间的统计关系。

而人工智能技术，特别是深度学习模型，能够自动学习噪声数据中的复杂模式，实现更为准确的噪声预测。

四、模型构建的关键因素在构建工业噪声预测计算模型时，需要考虑以下关键因素：1. 声源特性：深入了解工业设备的声源特性，如声功率级、频谱特性和指向性等，是构建准确模型的基础。

2. 传播路径：噪声在传播过程中会受到空气吸收、地面反射和建筑结构等多种因素的影响。

因此，模型需要综合考虑这些因素对噪声传播的影响。

3. 接收点特性：接收点的位置、高度和周围环境等因素都会影响接收到的噪声水平。

因此，在模型中需要合理设置接收点参数。

4. 动态变化因素：工业生产过程中的设备状态、生产负荷和环境条件等都会随时间发生变化，从而影响噪声水平。

基于指数平滑法的灰色预测模型李燕斌;张久菊;肖俊明【摘要】光伏发电具有不确定性,在接入电网时会给电力系统的运行带来一定的负面影响,而光伏发电功率预测技术则可以有效地缓解此类随机能源对电力系统的影响.针对光伏电站输出功率的随机波动性和间歇性问题,提出了一种基于指数平滑法的灰色预测模型.分别用改进前和改进后的灰色预测模型对光伏发电功率进行短期预测,并将预测结果进行对比分析,结果表明:改进后的灰色预测模型有更高的预测精度,其预测结果与实际光伏功率值更加接近.【期刊名称】《中原工学院学报》【年(卷),期】2015(026)004【总页数】4页(P1-4)【关键词】光伏功率预测;指数平滑;灰色预测;改进灰色预测;短期预测【作者】李燕斌;张久菊;肖俊明【作者单位】中原工学院,郑州450007;中原工学院,郑州450007;中原工学院,郑州450007【正文语种】中文【中图分类】TM615由于石油等能源的消耗和环境压力的增加，地球的生态平衡和人类的生活受到了严重威胁，利用新能源发电来满足人类对能源的需求是一种发展趋势，于是，人们把目光转向了太阳能发电。

由于光伏发电系统的输出功率具有随机性、波动性和间歇性，在其接入大电网后必会对电网的安全和管理带来一系列问题,所以如何能较为准确地提前对光伏系统的出力做出预测变得尤为重要。

对光伏发电系统的发电功率预测进行研究，有利于电力部门做出合理安排，降低光伏系统对整个电力系统的影响，提高系统的安全性和稳定性[1]。

光伏功率预测从预测方式上可分为间接预测和直接预测。

利用间接预测方式时，首先对地表辐照强度、温度、风速等进行预测，然后根据光伏电站出力模型得到光伏电站的输出功率。

如Sulaiman S I等选用递归神经网络模型对日照量进行预测，并在此基础上预测光伏系统的发电功率[2]。

该方法虽然不需要复杂的计算，但是预测误差却在10%～20%之间，预测精度有待提高。

Yona A等提出了一种运用进化神经网络模型对并网光伏系统的发电功率进行预测的方法，并选用进化规划作为神经网络的进化算法，模型的输入选用光照强度和环境温度，输出是光伏系统的发电功率[3]。