基于多元时间序列的PM2.5预测方法

• 作 者: 敖希琴 郑阳 虞月芬 汪金婷 李凡
• 机 构: 安徽新华学院
• 出 处: 重庆工商大学学报(自然科学版)
• 发表日期: 2019年2期
• 关键词: PM2.5 多元时间序列 预测
• 基金项目: 2018年度高校优秀青年人才支持计划重点项目(GXYQZD2018087);国家级大学生创新创业训练计划项目(201712216019)

针对利用多元线性回归和时间序列模型预测PM2. 5时,存在信息利用不全面和预测精度不高的问题,提出了基于多元时间序列(ARMAX)的PM2. 5预测方法;方法在回归项中引入了PM2. 5影响因子在时间序列上的滞后性阶数,并对残差序列进行信息提取,建立了PM2. 5浓度预测模型;首先通过'天气后报网'采集了合肥市2017年和2018年污染物数据;完成了数据的预处理及相关性分析;分别建立了PM2. 5浓度预测的多元线性回归模型、时间序列模型和ARMAX模型;最后通过RMSE、MAE和Theil