安全与环境工程
安全與環境工程
안전여배경공정
SAFETY AND ENVIRONMENTAL ENGINEERING
2014年
6期
125-128
,共4页
PM2.5%时间序列%ARIMA模型%预测
PM2.5%時間序列%ARIMA模型%預測
PM2.5%시간서렬%ARIMA모형%예측
PM2.5的精确预测是大气污染评价和治理的关键性工作.本文针对PM2.5浓度变化的时间序列分布特征,结合环境监测站提供的相关数据,应用自回归移动平均模型(ARIMA(p,d,q))预测短期PM2.5的日平均浓度.结果表明:由于PM2.5浓度变化受气象场、排放源、复杂下垫面、理化生过程的耦合等多种因素的影响,不同时段内的变化模式存在巨大差异,因此采用分时段序列预测模型可以提高PM2.5的预测精度;通过将分时段序列模型与灰色GM(1,1)模型和全年时间序列模型的预测结果进行对比,发现该模型预测效果更好.
PM2.5的精確預測是大氣汙染評價和治理的關鍵性工作.本文針對PM2.5濃度變化的時間序列分佈特徵,結閤環境鑑測站提供的相關數據,應用自迴歸移動平均模型(ARIMA(p,d,q))預測短期PM2.5的日平均濃度.結果錶明:由于PM2.5濃度變化受氣象場、排放源、複雜下墊麵、理化生過程的耦閤等多種因素的影響,不同時段內的變化模式存在巨大差異,因此採用分時段序列預測模型可以提高PM2.5的預測精度;通過將分時段序列模型與灰色GM(1,1)模型和全年時間序列模型的預測結果進行對比,髮現該模型預測效果更好.
PM2.5적정학예측시대기오염평개화치리적관건성공작.본문침대PM2.5농도변화적시간서렬분포특정,결합배경감측참제공적상관수거,응용자회귀이동평균모형(ARIMA(p,d,q))예측단기PM2.5적일평균농도.결과표명:유우PM2.5농도변화수기상장、배방원、복잡하점면、이화생과정적우합등다충인소적영향,불동시단내적변화모식존재거대차이,인차채용분시단서렬예측모형가이제고PM2.5적예측정도;통과장분시단서렬모형여회색GM(1,1)모형화전년시간서렬모형적예측결과진행대비,발현해모형예측효과경호.
