基于季节性时间序列模型的合肥地区空气质量分析及预测

摘要

收集了合肥市2014年至2016年的空气质量指数(AQI)数据.借助于统计分析软件SPSS和EVIEWS,对数据进行了统计分析与建模.首先,对合肥市这三年的AQI数据进行了年度、季节、月份的分布特征及趋势分析,得出AQI分布具有周期性的特征,其中,夏季空气质量情况最好,冬季空气质量情况最差.并且,根据统计分析的结果,得出AQI数据具有季节性的特点.然后,结合本课题数据的特点及研究需要,选用了Holt-Winters加法模型进行了建模,得到预测模型公式,预测了2016年4月至9月的月度AQI数据,将预测值与真实值进行了比较,模型整体预测情况良好.