光催化去除水中污染物的研究通常得到的是小样本的离散数据,利用拟一级动力学模型对实验结果进行模拟和分析,有时拟合效果较差,且无法用于数据预测.本研究在离散灰色预测模型(DGM(1,1))的基础上,考虑数据的非线性特征并结合等维信息替代思想建立了非线性动态离散灰色模型(EDGM(1,1,α)),利用该模型对三元复合材料Bi/BiOCl/Au光催化去除四环素实验所得数据进行了预测,其平均相对误差和拟合度数据显示:相比于DGM(1,1)等3种模型,EDGM(1,1,α)模型对光催化实验数据具有良好的预测水平,与实验结果吻合.该预测方法可以用于指导下一步实验,有望减少实验次数,降低成本和能耗.
光催化 预测 灰色模型 等维信息替代