基于时间序列模型对空气污染物的预测.doc

资料分类:精选论文 上传会员:螺蛳粉50g 更新时间:2024-01-24
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内容摘要: 近年来,随着我国城市化进程的加深,雾霾天气也逐渐变得频发,空气中的污染物成为隐形的杀手,危害着市民的安全,空气质量问题逐渐被大众所聚焦;本文通过深入学习时间序列分析理论为指导,广泛查阅相关资料,在数学知识的基础上通过建立ARMA时间序列模型,分析广州市的空气质量指数数据,得出对广州市空气质量指数的短期预测,并在Eviews软件上具体操作实现,以此来对空气污染物的防治,市民出行的安全提供帮助。

    关键词:时间序列 空气质量指数 ARMA

 

目录

内容摘要

Abstract

第一章 绪论 · 1

1.1研究背景 · 1

1.2研究意义 · 1

1.3研究现状 · 2

1.4结构安排  2

第二章 时间序列分析 · 4

2.1时间序列  4

2.2时间序列的平稳性检验  5

2.3非平稳时间序列的转换方法  5

2.4模型基本概念  5

2.5 ARMA模型· 6

2.5.1 ARMA模型的识别 7

2.5.2参数估计  7

2.5.3模型的诊断检验  7

2.5.4模型的预测 · 8

第三章 时间序列预测模型的设计与实例操作 9

3.1数据来源 · 9

3.2模型的平稳性检验 · 9

3.3模型识别和定阶  10

3.4模型的参数估计  10

3.5模型的对比与分析 · 15

3.6AR(1)模型的检测  15

3.7 AR(1)模型的预测 · 17

 第四章 研究总结 19

参考文献 20

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上传会员 螺蛳粉50g 对本文的描述:本文在广州市环境保护部门的网站的空气质量指数(AQI)数据支持,通过研究广州市AQI指数时间序列,选取适合的模型来拟合时间序列数据,对未来的AQI指数作出预测,验证时间序列分......
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