论文摘要
空气质量发展趋势的预测对于空气污染问题的防治具有非常重要的意义。因此,本文提出了基于经验模态分解(EMD)的空气质量指数(AQI)的一种组合预测方法。我们首先运用经验模态分解(EMD)的方法对非平稳、非线性且呈剧烈波动的时间序列即AQI原始数据进行多尺度分解。其次,我们分别使用4种常用的单项预测方法:灰色预测(GM)、ARIMA、BP神经网络和支持向量回归(SVR),分别对于分解后的本征模态函数(IMF)序列和趋势序列进行预测,得到单项预测结果。为了提高预测的精度,我们选用平均相对误差(MRE)较小的前三种单项预测方法,并对它们的预测结果进行组合预测。最后,运用熵权法分别计算出IMF序列和趋势序列的组合预测值,并将所有预测值求和得到AQI的最终预测结果。为了评价模型的预测效果,我们选用四种常用误差评价指标,对各个模型的预测结果进行评价比较,而仿真实验的结果表明了本文提出的基于经验模态分解的空气质量指数组合预测方法具有较高的预测精度和良好的适用性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李婷婷,田瑞琦,汪漂
关键词: 空气质量指数,分解,灰色预测,神经网络,组合预测
来源: 价值工程 2019年16期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用
单位: 安徽大学经济学院,安徽大学商学院
基金: 国家自然科学基金(71501002,61502003,71771001,71701001,71871001),安徽省自然科学基金(1608085QF149),安徽省高校省级自然科学研究重点项目(KJ2017A026,KJ2016A250),安徽大学大学生科研训练计划项目(KYXL2017105)
分类号: X51
DOI: 10.14018/j.cnki.cn13-1085/n.2019.16.043
页码: 134-138
总页数: 5
文件大小: 349K
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