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通过建立模糊时间序列模型进行空气质量指数AQI的预测,与传统时间序列ARIMA模型对AQI的预测进行对比分析。应用南京市2015年5月至9月的空气质量日资料数据进行实证分析与检验。结果表明,将模糊时间序列用于空气质量指数AQI的预测能够获得较为理想的预测结果,为空气质量指数的预测提供了新思路。
基于模糊时间序列的空气质量指数预测
【摘 要】
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通过建立模糊时间序列模型进行空气质量指数AQI的预测,与传统时间序列ARIMA模型对AQI的预测进行对比分析。应用南京市2015年5月至9月的空气质量日资料数据进行实证分析与检验
【机 构】
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华北理工大学信息工程学院,华北理工大学机械工程学院
【出 处】
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华北理工大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2018年03期
【基金项目】
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唐山市科学技术研究与发展计划(第二批)项目(NO.15130205B);河北省科技厅重点研发计划自筹项目(NO.15210343)
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