通过自制Cu-TiO2光催化涂料,针对光催化涂料降解甲醛气体的效果与光催化时间的关系,利用环境测试舱模拟可见光源下的室内环境,从而获得甲醛气体浓度实测值.根据甲醛气体浓度实测值,分析GM(1,1)预测模型所存在的缺陷,在此基础上提出采用指数平滑技术和灰色理论相结合的方法构建一新的EX-GM(1,1)预测模型.该模型不仅可以大大减少实测值的随机性,还可以将实测值序列变换成规律性强的呈指数变化的序列,从而提高模型的预测精确度,其平均误差为-0.507％,尤其提高了Cu-TiO2光催化涂料降解甲醛效果预测过程后期(420～510 min)的精确度,其平均误差为-0.168％.EX-GM(1,1)预测模型的建立将为光催化涂料性能的研究提供一定的技术支持.
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