基于空气质量时间序列分析的预测模型设计与应用

发布时间：2017-07-14 22:25

  本文关键词：基于空气质量时间序列分析的预测模型设计与应用

  更多相关文章： 空气污染物 时间序列预测 ARMA模型 GARCH模型 智能环保分析平台

【摘要】：空气的恶化以及雾霾的频繁出现引起了人们对空气污染的持续关注,掌握空气污染物的污染状况及变化规律,分析预测污染的变化趋势显得尤为重要。时间序列ARMA、GARCH算法是以成熟严谨的数理理论为依据,在计算机理论技术的基础上操作和实现。相对于其它时间序列分析预测方法,如回归分析、灰色模型、神经网络等,ARMA、GARCH预测方法具有较高的实用性。本文对智能环境保护分析预测问题进行研究,并搭建智能环保分析平台,为空气环境质量保护的预测预警提供了有效的参考价值。本文以宁夏回族自治区不同地区的空气污染物数据为研究对象,以ARMA、GARCH算法模型为基础,对空气污染物数据使用时间序列分析方法建立了预报模型,而且对其进行了深入分析和研究并应用到环境保护智能分析平台模块中,为空气环境质量保护的预测预警提供了有效的参考价值。完成的主要内容如下：(1)针对宁夏回族自治区6市的主要空气污染物分别进行数理统计分析、相关性分析、小波等对比,使用数据可视化的方法深入分析其变化规律、污染状况及污染原因。(2)使用时间序列ARMA、GARCH算法对空气污染物进行预测分析,发展并完善了空气质量综合评价方法。时间序列模型主要包括：数据预处理、模型辨识、参数估计、预测分析、误差分析等部分,并对该方法具体实现的步骤和流程进行了详细的说明。(3)以空气质量时间序列算法为核心,采用Django为基础框架开发了环境质量智能分析平台。该系统采用Python开发语言,并实现了模型(Model)、模板(Template)和视图(Views)三大主流模块的有效结合,从而保证了整个系统的高效运转以及未来的软件升级、软件复用等。
【关键词】：空气污染物 时间序列预测 ARMA模型 GARCH模型 智能环保分析平台
【学位授予单位】：宁夏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X51;O211.61
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 第一章 绪论6-10
• 1.1 研究背景及意义6-7
• 1.2 国内外研究现状7-8
• 1.3 本文的思路、内容和目标8-9
• 1.4 论文的组织结构9-10
• 第二章 时间序列分析的基本理论与建模方法10-21
• 2.1 时间序列概述10-12
• 2.2 ARMA模型12-16
• 2.3 GARCH模型16-18
• 2.4 GARCH族模型18-20
• 2.5 本章小结20-21
• 第三章 时间序列模型的实证分析21-36
• 3.1 数据来源21
• 3.2 统计方法应用21-27
• 3.3 ARMA模型的应用27-32
• 3.4 GARCH簇模型32-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第四章 环保智能分析平台介绍36-48
• 4.1 总体设计36-37
• 4.2 平台设计37-40
• 4.3 数据库介绍40-41
• 4.4 实现及应用41-47
• 4.5 本章小结47-48
• 第五章 总结与展望48-49
• 5.1 结论48
• 5.2 展望48-49
• 参考文献49-52
• 致谢52-53
• 个人简历53

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本文编号：542433