【摘 要】
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文章提出了一种新的空气质量预测模型,可同时对空气质量指数AQI和6个污染指标进行预测.该模型通过主成分分析(PCA)提取空气质量矩阵的主要特征并进行压缩,然后将压缩矩阵与差分移动平均自回归模型(ARIMA)相结合,来预测未来的空气质量.最后在公开的空气质量数据集上进行了实验.实验结果表明,该文提出的P-ARIMA模型能够有效地提高预测精度并减少计算所需的时间.
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文章提出了一种新的空气质量预测模型,可同时对空气质量指数AQI和6个污染指标进行预测.该模型通过主成分分析(PCA)提取空气质量矩阵的主要特征并进行压缩,然后将压缩矩阵与差分移动平均自回归模型(ARIMA)相结合,来预测未来的空气质量.最后在公开的空气质量数据集上进行了实验.实验结果表明,该文提出的P-ARIMA模型能够有效地提高预测精度并减少计算所需的时间.
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