非线性时序法在城市大气污染预测中的应用
摘要: 建立城市大气污染预测模型是治理城市大气污染的`重要工作.在简述时间序列方法基本原理的基础上,分析了系数为变量的自回归滑动平均(ARMA)模型、截断ARMA模型,和残差为自回归综合滑动平均(ARIMA)的半参数方法等城市大气污染预测模型.以法国某城市为例,分别采用AR模型和系数为变量的AR模型对大气污染进行了预测.通过比较预测结果可知,基于非线性时间序列方法的城市大气污染预测模型可以提高预测精度,降低预测误差. 作 者: 张建同 尤建新 ZHANG Jian-tong YOU Jian-xin 作者单位: 同济大学,经济与管理学院,上海,200092 期 刊: 自然灾害学报 ISTICPKU Journal: JOURNAL OF NATURAL DISASTERS 年,卷(期): 2007, 16(3) 分类号: X51 关键词: 大气污染 预测 非线性时间序列 半参数估计【非线性时序法在城市大气污染预测中的应用】相关文章:
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