【摘 要】
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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
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金（LH2019A027）； 黑龙江省教育厅科学技术与研究项目（135309477）；
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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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