Resumen

El dióxido de azufre es una fuente importante de contaminación atmosférica. Muchos países están desarrollando políticas para reducir las emisiones de dióxido de azufre. En este documento se propone un nuevo modelo de predicción que podría utilizarse para pronosticar las emisiones de dióxido de azufre. Para mejorar el procedimiento de modelado, se introducen el operador de generación acumulativa de orden fraccionario y el operador de reducción de generación de orden fraccionario. Basándose en los operadores de orden fraccionario, se desarrolla un modelo gris discreto con operadores fraccionarios, que también hace uso de algoritmos genéticos para optimizar el parámetro de modelado. El rendimiento mejorado del modelo se demuestra mediante estudios de comparación con otros modelos grises. Luego, el modelo se utiliza para predecir las emisiones de dióxido de azufre de China. El resultado del pronóstico muestra que la cantidad de emisiones de dióxido de azufre está disminuyendo constantemente y que las

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Dióxido de azufre; Emisiones; Modelo de predicción; Operadores de orden fraccionario; Modelo gris; China
• Keywords:Sulfur dioxide; Emissions; Prediction model; Fractional order operators; Grey model; China