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基于ARIMA模型的PM2.5的预测

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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.

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来源
《2014年大气环境监测技术及其应用国际研讨会》|2014年|1-4|共4页
会议地点北京
作者
Shen Jia-chao; 沈加超; Peng Si-jun; 彭斯俊; Zhu Xue; 朱雪;
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作者单位

中国宇航学会;

中国高科技产业化研究会;

美国光学工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 X831:X830.2;
关键词
大气监测; 可吸入悬浮细颗粒物; 自回归移动平均模型; 效果评估;
入库时间 2022-08-17 10:38:25

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