基于HP-PCA-ARIMA模型的空气质量预测方法研究

• 作者: 汤秀芳 熊文真 陈秀琴
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 空气质量 ARIMA模型 主成分 HP-PCA-ARIMA模型
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 89-90,8
• 页数: 3页
• 字数: 2574字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2016.09.045

摘要

为了准确预测空气质量进而对其改善。本文提出一种基于HP-PCA-ARIMA模型对空气质量的原始数据进行预测。以河南省信阳市实际的原始数据进行实验，在多组测试结果中随机抽取2组即1#和2#各50个点进行预测，1#和2#两组空气质量预测平均绝对误差（MAE）分别为7.67，10.89；平均相对误差（MPE）分别为2.03%，3.42%，两者明显小于ARIMA模型。因此利用本文所建模型预测效果准确率较高，能够很好的反应信阳市空气质量的情况。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊文真		30	36	3.0	5.0
2	陈秀琴		26	30	3.0	5.0
3	汤秀芳		11	17	2.0	4.0