| 大气环境数据分析预测方法对比研究 |
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| 引用本文： | 张静,李旭祥,许先意,蔡启闽.大气环境数据分析预测方法对比研究[J].中国环境监测,2010,26(6):66-69,84. |
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| 作者姓名： | 张静 李旭祥 许先意 蔡启闽 |
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| 作者单位： | 西安交通大学人居环境与建筑工程学院,陕西西安,710049 |
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| 摘 要： | 以西安市2006年9月27日至2008年5月3日每日的SO2平均浓度时间序列为例,应用时间序列分析对前555个数据进行拟合,得到合适的时间序列模型ARIMA(1,1,2);利用神经网络中的BP神经网络和RBF神经网络对同样的样本进行训练,用这三种方法对2008年4月4日至2008年5月3日的SO2日均浓度值进行了预测,并用同样的方法分析预测了同期PM10日均浓度值,最后比较了它们的预测效果。结果表明,利用这三种方法进行浓度预测都是可行的,其中RBF神经网络法的预测误差最小,效果最好。
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| 关 键 词： | 时间序列分析 神经网络 大气环境 预测 数据分析 |
| 收稿时间： | 2009/10/16 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2010/1/22 0:00:00 |
The Comparison of Atmospheric Environmental Data Analysis and Prediction Methods |
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| ZHANG Jing.The Comparison of Atmospheric Environmental Data Analysis and Prediction Methods[J].Environmental Monitoring in China,2010,26(6):66-69,84. |
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| Authors: | ZHANG Jing |
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| Institution: | Department of Environmental Science and Technology, School of Human Settlement and Civil Engineering, Xian Jiaotong University, Xian 710049, China;Department of Environmental Science and Technology, School of Human Settlement and Civil Engineering, Xian Jiaotong University, Xian 710049, China;Department of Environmental Science and Technology, School of Human Settlement and Civil Engineering, Xian Jiaotong University, Xian 710049, China;Department of Environmental Science and Technology, School of Human Settlement and Civil Engineering, Xian Jiaotong University, Xian 710049, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Time Series Analysis Artificial Neural Networks Atmospheric environment Forecast Data analysis |
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