【摘 要】
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PM2.5与人们的生活与健康休戚相关，对PM2.5的预测是一项利国利民的工作。根据大气污染物浓度限值将南京市PM2.5日平均浓度数据分为6个等级，并基于离散参数马尔科夫链建立PM2.5
【机 构】
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四川师范大学数学与软件科学学院,可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室
【基金项目】
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四川省教育厅重点项目（15ZA0030）,可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室项目（KJ201410）,全国统计科学研究计划一般项目（2013LY028）
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PM2.5与人们的生活与健康休戚相关，对PM2.5的预测是一项利国利民的工作。根据大气污染物浓度限值将南京市PM2.5日平均浓度数据分为6个等级，并基于离散参数马尔科夫链建立PM2.5的预测模型；然后利用一步状态转移概率矩阵，通过C-K方程对模型有效性进行检验；最后根据离散参数马尔科夫链的遍历性得到稳态分布和重现期，并对未来南京市PM2.5污染状态进行预测。结果表明：该离散参数马尔科夫链模型用于PM2.5等级预测是简单且有效的；通过此模型预测得到未来南京市PM2.5污染将有所减轻，与过去一段时间相比PMP
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