时间序列分析在空气质量指数（AQI）预测中的应用

发布时间：2018-02-24 23:11

  本文关键词： 时间序列分析 空气质量指数 AR模型 MA模型 ARMA模型　出处：《辽宁师范大学》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：空气质量情况影响着人们的日常生活和身心健康,空气质量指数(AQI)是衡量空气质量情况的一个重要依据,它利用函数知识将空气中影响人们健康的几种主要污染物化成单一指数值的形式,通过它的大小来判断空气质量情况,其值越大,空气污染情况越严重,它是目前衡量空气质量情况最常用的参照指标,能准确的反应实际空气质量情况,评价结果也与人们平时对空气质量情况的感受相一致.时间序列分析是根据时间序列数据的特点,通过曲线拟合及参数估计建立时间序列拟合模型,它不仅可以通过数字揭示各类事物的内在发展规律,还可以从动态的角度上揭示各种行为的目的,进而对事物的未来发展进行准确预测和控制.该方法的实用性很强,它被广泛应用到经济,贸易,商业工程等各个生活领域,同时它也是预测空气质量情况的一种重要方法.本文以大连市2014年全年的AQI日报数据为样本,运用Eviews软件及时间序列分析建立预测模型,在验证数据是平稳序列后,利用多种时间序列方法建立拟合模型,经过分析及对比得出ARMA(1,1)的模型预测效果要好于其他模型,所以选定ARMA(1,1)模型为最终预测模型.最后使用此模型对该市未来10天的空气质量指数进行预测,参照AQI级别划分表可知大连市未来10天的空气质量所处等级,并判断在该等级下的空气质量情况是否适合人们出行.
[Abstract]:The quality of air quality affects people ' s daily life and physical and mental health . The air quality index ( AQI ) is an important basis for measuring the air quality .

【学位授予单位】：辽宁师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：X51

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本文编号：1532083