缺失数据下空气质量预测的ARIMA乘法季节模型

来源 :齐齐哈尔大学学报(自然科学版) | 被引量 : 1次 | 上传用户:chenzhong1983
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以AQI指数作为评判空气质量状况的标准进行探究,对存在缺失值的AQI指数进行填充,经探究发现,填充后的AQI指数存在明显季节特征,提出在原ARIMA模型上加入季节特征,建立ARIMA乘法季节模型。首先选东北四个城市进行实证分析,用均值法和缺失森林法对缺失数据进行填充,依据存在的季节特征分别建立适当的ARIMA乘法季节模型,对未来12个月空气质量进行预测并拟合未来变化趋势,将预测的数据与真实数据进行对比,得出ARIMA乘法季节模型在预测空气质量时优于单纯的ARIMA模型,使用缺失森林填充后建立的ARIMA乘法季节模型优于用均值法填充。最后,确定基于缺失森林填充的缺失数据建立的ARIMA乘法季节模型为较优的预测模型。
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