基于改进时间序列统计模型的空气质量预报

• 作者: 史建武 孙宝磊 孙詗 宁平 张朝能 钟曜谦
• 来源期刊: 昆明理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 时间序列 动态参数估计 综合预报 大气质量监测
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 环境科学、化学与化学工程
• 页码范围: 91-97
• 页数: 7页
• 分类号: X511
• 语种: 中文
• DOI: 10.16112/j.cnki.53-1223/n.2017.01.015

摘要

针对复杂时序数据的预报,提出了自回归的一般近似方式以及动态最小二乘的预报方法.利用带约束的最优化思想,在这种动态时间序列预报方式的基础上建立了能够综合统计时间序列模型与机理决定模型预报模型,和动态的参数估计方式.模型对采自玉溪市大营街大气质量监测数据进行了预报,预报结果与实测吻合较好.模型的参数估计方式简单,能够综合机理模型和统计模型.其在对含有不确定性因素影响的复杂问题的预报具有推广意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宁平		603	5986	37.0	54.0
2	张朝能		18	120	4.0	10.0
3	史建武		17	185	6.0	13.0
4	孙宝磊		3	45	1.0	3.0
5	钟曜谦		5	48	2.0	5.0
6	孙詗		1	0	0.0	0.0