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针对扬州市PM2.5浓度变化的时间序列分布特征,应用求和自回归移动平均(ARIMA)模型,分别预测扬州市1月、4月、7月和10月每月的1-5日的PM2.5日均浓度,结果表明,所预测天数中约60％的PM2.5日均浓度与实测值较接近,但仍有极个别天数的PM2.5日均浓度存在较大偏差,说明运用ARIMA模型对扬州市PM2.5... 相似文献
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