基于时间序列分析和卡尔曼滤波的霾预报技术

• 作者: 咸云浩 张天航 张恒德 杨乐 谢永华
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 卡尔曼滤波 能见度 霾 预报模型
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 应用前沿、交叉与综合
• 页码范围: 3311-3316
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 5856字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.11.3311

摘要

为了提高霾预报的准确率,解决时序模型的预测延时和准确率不高的问题,提出了一种基于时间序列分析和卡尔曼滤波相结合的混合霾预报算法.首先,利用图检验法和单位根检验法(ADF)检验时间序列的平稳性,通过差分运算将非平稳序列转化成平稳序列,对转化后的平稳序列进行建模;然后,将得到的模型方程作为卡尔曼滤波的状态方程和观测方程,依靠卡尔曼滤波递推性进行预报.实验结果表明,采用时间序列分析和卡尔曼滤波相结合的混合霾客观预报订正方法能有效提高霾预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张恒德		17	208	9.0	14.0
2	谢永华	南京信息工程大学计算机与软件学院	32	137	6.0	10.0
6	杨乐	南京信息工程大学计算机与软件学院	18	119	5.0	10.0
7	咸云浩	南京信息工程大学计算机与软件学院	2	19	2.0	2.0
8	张天航		3	33	2.0	3.0