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基于ARIMA组合模型的济南市空气质量指数（AQI）研究.徐兰芹.【摘要】：2016年,我国很多城市被延绵不散的雾霾所笼罩,朦胧不再是一种美,而成了人们正常工作生活的巨大阻碍。.近年来,雾霾天气持续时间不断延长、污染物浓度持续升高,空气质量问题成为了人们...
（程序代码见后）背景：随着全球气候的变暖，空气质量每天发生变化，而人们的生活质量和空气质量息息相关。如下表1所示，空气质量和空气的成分有很大的关系，为此文中选择某城市一年内的空气指数数据进行分析。注：数据源自中国气象网数据基本描述对数据进行基本统计，得到时序数值共...
摘要：空气质量指数（AQI）用于表征空气清洁或污染情况，以及对人体健康的影响。本文选取两种预测方法对杭州市空气质量指数进行预报，一是利用杭州市月度历史空气质量指数数据建立时间序列ARIMA预测模型，对未来三个月杭州市月均空气质量指数进行预测，发现短期预测效果要优于长期。
基于ARIMA模型的合肥市空气质量指数预测.桂扬王杨陈甜甜.【摘要】：根据安徽省合肥市2015年11月1日至2016年10月31日一年的城市环境质量数据,依托时间序列分析,综合使用R语言,EXCEL等编程,得到空气质量指数预测模型,通过残差检验验证模型的准确性,最后得到...
兰州大学硕士学位论文基于模型融合的空气质量预测研究1.3本文研究内容与创新点1.3.1本文研究内容本文首先对北京市昌平区观察到的实时数据进行预处理，前向填充数据中的空值、删掉无关属性列、并建立新的索引，接着对数据进行相关分析，找出最具...
基于机器学习的空气质量分析与预测.pdf,摘要近年来，随着雾霾天气的增多，公众的注意力逐渐聚焦到空气质量上来，目前空气质量已经成为社会与大众共同关注的环境问题之一。污染源的分布、气象因素和污染物的类型等多种因素影响着城市空气中污染物浓度的高低，不同的城市污染物浓度的...
ARIMA模型是一种流行且广泛使用的时间序列预测统计方法。ARIMA是AutoRegressiveIntegratedMovingAverage的缩写。它是一类模型，它捕获时间序列数据中的一套不同的标准时间结构。在本教程中，您将了解如何使用Python为时间序列数据开发...
参考历史的空气质量情况，进行预测未来空气质量，比如采用ARIMA，RNN，LSTM等等。读完本文，我发现了我之前的两种思路里面都有一个重要的因素没有考虑到，那就是空域数据，这个感觉和行人流量预测挺相似的，比如周边区域的空气质量因为受到工厂排放而变差，那么当前区域的空气质量…
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第14卷第4期2014年8月湖南工业职业技术学院学报JOURNALOFHUNANINDUSTRYPOLYTECHNICVo1.14NO.4Aug.2014基于ARIMA时间序列的广州空气质量分析...
但由于空气质量受到人为、工业等不确定性因素影响,仅只能通过部分数据进行分析,分析具有一定的局限性。本文运用时间序列的分析方法,对空气质量进行分析。将ARIMA(1,0,0)模型对该序列...
(论文)基于ARIMA时间序列的广州空气质量分析下载积分:1500内容提示:第14卷第4期2014年8月湖南工业职业技术学院学报JOURNALOFHUNANINDUSTRY...
基于arima时间序列的广州空气质量分析文档格式:.pdf文档页数:3页文档大小:2.02M文档热度:文档分类:论文--期刊/会议论文文档标签:arima空气质量...
[收稿日期][作者简介]林植林,莫斌(华南师范大学数学科学学院,广东广州,510631)基于ARIMA时间序列的广州空气质量分析本文选取广州11个空气质量观测点2013月...
近年来,雾霾天气持续时间不断延长、污染物浓度持续升高,空气质量问题成为了人们的"心肺之患"。以空气质量指数的变化规律为研究依据,预知空气质量未来发展趋势,因势利导、科学...
摘要:本文选取广州11个空气质量观测点2013年4月10日至2013年11月1日的空气观测数据,利用ARIMA时间序列的方法对其进行研究和分析.在此基础上,根据实际报道的情况验证了结果具...
摘要:近年来,伴随着城市高速发展,我国众多城市面临着严重的空气质量问题。掌握空气质量的变化发展趋势对于控制空气污染和指导生产生活有着重要的意义。本文利用2017年1月1日至2019年1...
关键词:ARIMA模型;空气质量指数;预测中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1009-3044(2019)35-0262-02开放科学(资源服务)标识码(OSID):Analysisandpre...
摘要:本文选取广州11个空气质量观测点2013年4月10日至2013年11月1日的空气观测数据,利用ARIMA时间序列的方法对其进行研究和分析。在此基础上,根据实际报道的情...