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基于ARIMA模型的PM2.5的预测
| 题名： | 基于ARIMA模型的PM2.5的预测 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 沈加超 彭斯俊 朱雪 |
| 作者单位： | 武汉理工大学 理学院,湖北 武汉430070 |
| 关键词： | PM2.5 时间序列 ARIMA 预测 |
| 摘要： | 本文应用ARIMA(p,d,q)(自回归移动平均模型)预测短期PM2.5的日平均浓度.由于PM2.5污染物浓度受气象场、排放源、复杂下垫面、理化生过程的耦合等多种因素的影响,随时间变化大,因此采用分时段预测模型以提高预测精度.通过与灰色预测模型和全年时间序列模型进行对比,发现该模型预测效果更好. |
| 会议日期： | 20140514 |
| 会议举办地点： | 北京 |
| 会议名称： | 2014年大气环境监测技术及其应用国际研讨会 |
| 出版日期： | 2014-05-14 |
| 母体文献： | 2014年大气环境监测技术及其应用国际研讨会论文集 |
| 分类号： | X831 |
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