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《天津商业大学》 2019年
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基于ARIMA、SVR组合模型的空气质量指数预测

赵宇  
【摘要】:随着工业的快速发展,我国的空气质量状况出现了恶化,为了更有效的治理和预防空气污染问题,防止空气污染进一步加重,同时为人们的出行提供建议,准确预测空气质量情况非常有必要。本论文整理了济南2018年1月1日至2018年12月31日全年的空气质量指数AQI数据及济南AQI包含的六种污染物数据作为研究数据,研究济南空气质量指数AQI的变化规律,建立合适的时间序列模型、ARIMA+SVR组合模型,并对未来济南AQI值进行预测。对济南空气质量指数AQI序列进行描述性统计分析,包括济南AQI状况分析、频数统计、和正态性检验。频率统计得到结论:济南AQI的首要污染物PM2.5、PM10之间具有同增同减的波动趋势,等级为良的天数所占比例最大,空气质量合格的天数所占的比例为64.1%;污染天数中轻度污染占大多数,表明济南的空气质量状况相比之前年份有改善的趋势。正态性检验得到结论:济南AQI序列不服从严格的正态分布,表现出尖峰、厚尾、右偏的特征。对济南空气质量指数AQI序列建立时间序列模型、ARIMA+SVR组合模型。本论文对济南AQI序列建立ARIMA、ARMA(0,4)-GARCH(1,1)联合模型、ARIMA+SVR组合模型,研究工作开展如下:(1)对济南AQI序列进行平稳性、纯随机性检验,建立单一的相对最优模型为ARIMA(1,0,0)。(2)观察济南AQI序列时序图,发现有异方差的可能性,建立ARCH模型,同时尝试残差的不同分布,最终建立广义误差分布(GED)下的ARMA(0,4)-GARCH(1,1)联合模型拟合济南AQI序列。(3)考虑到时间序列模型只考虑时序因素,没有借助其它外在信息,对模型的预测精度会有一定的影响。考虑将时间序列模型的预测结果作为支持向量回归模型SVR的输入特征变量,建立ARIMA+SVR组合模型,对济南AQI序列作进一步的预测分析,这也是本论文的研究特点所在。
【学位授予单位】:天津商业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:X51

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