时间序列分析在空气质量指数（AQI）预测中的应用.pdf

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4、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

5、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．关键词：时间序列分析；空气质量指数；AR模型；MA模型；ARMA

6、模型I时间序列分析在空气质量指数（AQI）预测中的应用TheForecastofAQIbasedonTimeSeriesAnalysisAbstractTheairqualityeffectspeople’sphysicalandmentalhealthandtheirdailylife.Theindexofairqualityisanveryimportantindextoevaluatetheairquality,anditputssomekindsofmainairpollutionwhichimpactthehe

7、althofpeopleintotheformofsingleindexvalue.Itcanbeusedtojudgetheairquality.Thehigheritis,themoreserioustheairpollutionis.UsingAQItoevaluatetheairqualitycanaccuratelyresponsetheactualsituation.Itisamostcommonlyusedindexformeasuringairqualityatpresent.Theresultofiti

8、smoreclosetotherealfeelingofpeople.Weusecurvefittingandparameterestimationtoestablishatimeseriesanalysisfittingmodelbaseonthecharacteristicsoftimeseries.Notonl