基于卡尔曼滤波的空气质量指数预测方法

• 作者: 修春波 南亚翔 张洪志 李红利
• 来源期刊: 环境科学导刊
• 关键词: 卡尔曼滤波 空气质量指数 预测 ARMA RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 环境评价
• 页码范围: 80-84
• 页数: 5页
• 分类号: X823
• 语种: 中文

摘要

分析了卡尔曼滤波预测空气质量指数的机理,用ARMA算法为卡尔曼滤波建立模型,提出了将RBF神经网络融合于卡尔曼滤波的方法,实现对空气质量指数的混合预测.根据空气质量指数时间序列的特点,建立了自回归预测模型,进而建立卡尔曼滤波的状态方程和测量方程.采用随机梯度逼近训练算法训练RBF神经网络,用RBF神经网络的输出作为卡尔曼滤波测量方程的观测值.融合了RBF神经网络后的卡尔曼滤波预测方法减少了单一方法的延迟现象,使同种性质的误差累积减小,提高了预测精度.对AQI序列预测的仿真显示融合后的卡尔曼滤波方法优于单一的卡尔曼滤波方法,亦优于现已广泛应用的BP神经网络预测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	修春波	天津工业大学电气与自动化学院	69	687	13.0	23.0
5	李红利	天津工业大学电气与自动化学院	23	94	6.0	9.0
9	南亚翔	天津工业大学电气与自动化学院	2	20	2.0	2.0
13	张洪志		3	14	1.0	3.0