基于SARIMA模型的二氧化氮时间序列预测研究

基于烟台主城区2010年1月至2018年6月的NO_2浓度数据,利用Eviews统计软件建立了季节自回归移动平均模型(SARIMA),经过序列平稳化、模型识别及模型诊断,SARIMA(2, 0, 3)(1, 1, 1)12模型的相对误差可控制率在5%以内,拟合效果较为理想。拟合及预测结果表明,烟台市主城区NO_2浓度具有季节性特征,呈递增趋势,随着预测步长的延长,预测误差逐渐增大。SARIMA模型目前适合进行短期预测,今后可结合非线性动力学方法.对其进行改进。