农业科学与技术(英文版)
農業科學與技術(英文版)
농업과학여기술(영문판)
Agricultural Science & Technology
2015年
10期
2146-2148
,共3页
李双金%杨宁%闫奕琪%曹旭东%冀德刚
李雙金%楊寧%閆奕琪%曹旭東%冀德剛
리쌍금%양저%염혁기%조욱동%기덕강
空气质量%时间序列分析%SPSS%ARIMA模型
空氣質量%時間序列分析%SPSS%ARIMA模型
공기질량%시간서렬분석%SPSS%ARIMA모형
Air quality%Analysis of time series:SPSS%ARIMA model
通过分析保定市六个地区2014.4.8-2014.7.8连续13周的监测数据,运用时间序列分析方法,借助 SPSS软件对未来2周即2014.7.9-2014.7.22空气污染物的变化情况进行了预测,通过 Ljung-Box Q检验以及拟合统计量 R方说明 ARIMA模型预测效果很好,能用来对未来空气污染物的变化规律进行很好的描述,具有推广价值。
通過分析保定市六箇地區2014.4.8-2014.7.8連續13週的鑑測數據,運用時間序列分析方法,藉助 SPSS軟件對未來2週即2014.7.9-2014.7.22空氣汙染物的變化情況進行瞭預測,通過 Ljung-Box Q檢驗以及擬閤統計量 R方說明 ARIMA模型預測效果很好,能用來對未來空氣汙染物的變化規律進行很好的描述,具有推廣價值。
통과분석보정시륙개지구2014.4.8-2014.7.8련속13주적감측수거,운용시간서렬분석방법,차조 SPSS연건대미래2주즉2014.7.9-2014.7.22공기오염물적변화정황진행료예측,통과 Ljung-Box Q검험이급의합통계량 R방설명 ARIMA모형예측효과흔호,능용래대미래공기오염물적변화규률진행흔호적묘술,구유추엄개치。
The research conducted prediction on changes of atmosphere pol ution during July 9, 2014-July 22, 2014 with SPSS based on monitored data of O3 in 13 successive weeks from 6 sites in Baoding City and demonstrated prediction effect of ARIMA model is good by Ljung-Box Q-test and R2, and the model can be used for prediction on future atmosphere pol utant changes.