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氧污染日益引起人们的重视,对臭氧浓度的实时有效而经济可行的监测是掌握污染情况的必要手段。为了提高监测数据的精确度和稳定性,本文对O3监测数据进行了时间序列分析,建立了ARIMA(0,1,3)模型,提高了O3监测数据的精确度。
基于时间序列分析的O3污染监测数据ARIMA模型
【摘 要】
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氧污染日益引起人们的重视,对臭氧浓度的实时有效而经济可行的监测是掌握污染情况的必要手段。为了提高监测数据的精确度和稳定性,本文对O3监测数据进行了时间序列分析,建立
【机 构】
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广州民航职业技术学院人文社科学院,南方医科大学生物医学工程学院
【出 处】
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中国科技信息
【发表日期】
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2020年1期
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