基于季节ARIMA模型的铜陵市气温序列的预报

• 作者: 叶静芸 张庆国 沈艳
• 来源期刊: 安徽农业大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 时间序列 ARIMA模型 月平均气温 铜陵市
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 资源与环境
• 页码范围: 837-842
• 分类号: P468.021
• 语种: 中文

摘要

运用EVIEWS软件,对铜陵市48年来的月平均气温时间序列进行统计分析,并对该动态数据进行建模和预测.采用差分方法对样本数据进行预处理,然后定阶,并进行参数估计,建立季节ARIMA模型对铜陵市气温数据进行预报.预报结果显示,季节ARIMA模型的平均绝对误差值为0.875.将ARIMA模型预报结果与径向基(radial basis function,RBF)神经网络模型的预报值比较可知,其预报结果优于RBF神经网络的预测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张庆国	安徽农业大学理学院	77	1028	15.0	27.0
2	沈艳	安徽农业大学信息与计算机学院	4	19	3.0	4.0
3	叶静芸	安徽农业大学理学院	2	13	2.0	2.0