【正文】 指數(shù)區(qū)間的上（下）限空氣污染指數(shù)A城實(shí)測(cè)值（B、C城類比）A城空氣污染指數(shù)分指數(shù)（B、C城類比）實(shí)際包含等級(jí)數(shù)最大特征值層次模型的一致性指標(biāo)隨機(jī)一致性指標(biāo)一致性比率第一層權(quán)重向量（排名等級(jí)）第二層權(quán)重向量（等級(jí)城市）自相關(guān)系數(shù)偏自相關(guān)系數(shù)置信區(qū)間上下限殘差平方和、回歸平方和回歸變量自由度、觀察值組數(shù)復(fù)相關(guān)系數(shù)、F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量、分別為大氣壓強(qiáng)、溫度、濕度和地面平均風(fēng)速A城市空氣因子濃度回歸系數(shù)個(gè)可以精確測(cè)量或控制的變量，及回歸因子不可觀測(cè)的隨機(jī)誤差注：其他符號(hào)在文中使用處另做說明五， 建立模型及求解數(shù)據(jù)預(yù)處理 我們根據(jù)實(shí)際情況，首先用Excel將數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，利用圖形去掉不符合邏輯的數(shù)據(jù)，去掉的數(shù)據(jù)在計(jì)算中將不予以考慮。通過對(duì)樣本時(shí)間序列差分處理得到平穩(wěn)時(shí)間序列，考慮采用ARIMA自回歸滑動(dòng)平均模型描述數(shù)據(jù)變化。3．分析空氣質(zhì)量與氣象參數(shù)之間的關(guān)系。因此，加強(qiáng)大氣質(zhì)量的監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)是非常必要。樣本取自2010年1月1日至9月14日，構(gòu)造ARIMA(p,d,q)模型，借助SPSS軟件，確定模型階數(shù)，完成參數(shù)估計(jì)，進(jìn)行相應(yīng)的檢驗(yàn)，得到一周的預(yù)測(cè)值，并做出觀察值和擬合值的圖像。我們知道，抄襲別人的成果是違反競賽規(guī)則的, 如果引用別人的成果或其他公開的資料（包括網(wǎng)上查到的資料），必須按照規(guī)定的參考文獻(xiàn)的表述方式在正文引用處和參考文獻(xiàn)中明確列出。 問題一：通過對(duì)第一題的分析，首先定性的按日求解API分析了各個(gè)城市空氣質(zhì)量因子之間的特點(diǎn)；對(duì)于第二部分，我們得出了這是一個(gè)比較典型的層次模型，目標(biāo)層是空氣質(zhì)量的排名，因素是三種污染物的濃度情況，對(duì)象是題目給出的6個(gè)城市（按月求解），運(yùn)用權(quán)重得出排名：F、A、E、B、D、C。我們生活在大氣中，潔凈的大氣是我們的生活條件。首先，我們查閱了多種資料，對(duì)API進(jìn)行了深入了解得知污染物的分指數(shù)可由其實(shí)測(cè)的濃度值按照分段線性方程計(jì)算得出，各種污染物的污染分指數(shù)都計(jì)算出以后，取最大值為該區(qū)域或城市的空氣污染指數(shù)API，之后運(yùn)用層析分析法（AHP）得出每個(gè)城市的主要污染物以及大氣環(huán)境走勢(shì)，分析得各個(gè)城市的、PM10之間的特點(diǎn)，并排序。各個(gè)城市發(fā)展情況大致相同，城市發(fā)達(dá)程度大致相同。 問題一 API求解首先，我們按日進(jìn)行對(duì)API進(jìn)行求解：設(shè)為某污染物的污染指數(shù)，為該污染物的濃度。但是，在某段時(shí)間內(nèi)都受到過污染，在前后差不太多的時(shí)間里PM10的濃度都有急速上升，總體來說，這兩個(gè)城市的空氣質(zhì)量一直還是平穩(wěn)狀態(tài)。因?yàn)?，所以此排序有滿意的一致性。最終結(jié)果如下表所示:ABCDEF優(yōu)良輕微輕度0中度00重度0總權(quán)重根據(jù)6個(gè)城市的總權(quán)重值進(jìn)行從小到大依次排序，空氣污染程度由輕到重的排名如下：F、A、E、B、D、C。 關(guān)于p，q的定階問題，借助SPSS軟件，我們將計(jì)算多個(gè)可能的取值情況，比較它們的最終擬合結(jié)果和BIC參數(shù)，擇優(yōu)作為最終的預(yù)測(cè)模型 進(jìn)行參數(shù)估計(jì)對(duì)于時(shí)間序列： 進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，通常方法有矩估計(jì)，極大似然估計(jì)，最小二乘估計(jì)。各項(xiàng)數(shù)據(jù)所用到的ARIMA模型如下：城市 A SO2濃度:321A N02濃度: ARIMA(2,2,2) mmhg:421PM10濃度: ARIMA(2,1,2) tem:321城市B SO2濃度: ARIMA（3,2,1） rh:312B NO2濃度: ARIMA(2,1,2) ws:521B PM10濃度:ARIMA(2,1,1)城市 C SO2濃度: ARIMA（3,2,1）C NO2濃度:ARIMA(4,2,1)C PM10濃度: ARIMA (2,0,2)城市 D SO2濃度: ARIMA (3,2,2)D NO2濃度: ARIMA (4,2,1)D PM10濃度: ARIMA (1,0,2)城市 E SO2濃度: ARIMA (3,2,1)E NO2濃度: ARIMA (4,2,1)E PM10濃度: ARIMA (3,2,2)題目中要求求得分析空氣質(zhì)量與氣象參數(shù)之間的關(guān)系，我們采取分析單個(gè)城市的單個(gè)空氣質(zhì)量因子與氣象參數(shù)的關(guān)系來求解。A城市冬季SO2濃度與氣壓、風(fēng)速均呈正相關(guān)且影響均較大尤以風(fēng)速為甚。
2）函數(shù)關(guān)系的檢驗(yàn)：通過SPSS處理，得出下表：F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量模型平方和df均方FSig.1回歸.6654.166.000a殘差419.017總計(jì)423a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), VAR00004, VAR00002, VAR00001, VAR00003。b. 因變量: VAR00007復(fù)相關(guān)系數(shù)模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差1.345a.119.110.06325a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), VAR00004, VAR00002, VAR00001, VAR00003。PM10：由SPSS求得的PM10與氣象參數(shù)相關(guān)系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版1(常量).448.286.117VAR00001.000.171VAR00002.000.000.048.224VAR00003.000.000.084.041VAR00004.006.003.087.030在城市A,3月到10月間，低氣壓有利于緩解PM10污染，而強(qiáng)風(fēng)則會(huì)加重PM10污染。因此，我們想對(duì)于提高空氣質(zhì)量提出我們自己的建議。例如，鼓勵(lì)使用太陽能，大力發(fā)展清潔能源事業(yè)，這會(huì)節(jié)約大量的化石能源，減少空氣污染。作為學(xué)生我們也會(huì)為我們生活的家園貢獻(xiàn)自己的一份力量，希望各位領(lǐng)導(dǎo)能夠采納我們的意見，一起保護(hù)我們的家園。七， 參考文獻(xiàn)[1]韓中庚著 《數(shù)學(xué)建模方法及其應(yīng)用（第二版）》 北京：(2010重印)[2] 甘德（Gander，W.），赫比克（Hrebicek，）；劉來福等譯 《用Maple和MATLAB解決科學(xué)計(jì)算問題（第三版）》 北京：高等教育出版社 。Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸.8054.201.000a殘差419.012總計(jì)423a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), VAR00004, VAR00002, VAR00001, VAR00003。Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸.0094.002.000a殘差.223656.000總計(jì).232660a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), VAR00004, VAR00001, VAR00002, VAR00003。Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸4.332.000a殘差419.009總計(jì)423a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), VAR00004, VAR00002, VAR00001, VAR00003。Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸.1894.047.001a殘差656.010總計(jì)660a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), VAR00004, VAR00001, VAR00002, VAR00003。Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸.0114.003.000a殘差.138419.000總計(jì).148423a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), VAR00004, VAR00002, VAR00001, VAR00003。Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸.0444.011.007a殘差656.003總計(jì)660a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), VAR00004, VAR00001, VAR00002, VAR00003。該模型具有以下缺點(diǎn)：AHP模型只能從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中得出較好的方案，不具有靈活性，不具有發(fā)展意義，隨著空氣質(zhì)量的變化可能排名會(huì)有變化，但是由此模型計(jì)算出的結(jié)果不會(huì)體現(xiàn)出發(fā)展的趨勢(shì)。加強(qiáng)教育，樹立綠色觀念。城市的工廠、汽車尾氣等需要化石能源提供能量的工廠或是動(dòng)力裝置進(jìn)行限制，做好評(píng)估，將每一天的排放量限制在一定范圍內(nèi)，爭取做到在不干擾經(jīng)濟(jì)效益的前提下，排放的廢氣及粉塵能夠及時(shí)自凈。b. 因變量: VAR00007復(fù)相關(guān)系數(shù)模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差1.123a.015.009.05550a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), VAR00004, VAR00001, VAR00002, VAR00003。A城市3月——10月：同理求得： ：由SPSS求得的與氣象參數(shù)相關(guān)系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版1(常量).275.710VAR00001.000.000.019.468.640VAR00002.000.000.054.172VAR