非参数局部多项式法在大气环境数据分析中的应用

以西安市2006年9月27日至2008年5月3日每日的SO2浓度时间序列为例,应用非参数回归中的局部多项式法对SO2浓度时间序列的变化进行分析,得到SO2的变化趋势和突变特征。对局部多项式估计法进行处理,得到预测模型,应用该模型对2008年4月4日至2008年5月3日的SO2浓度值进行了预测,并与时间序列分析法、BP神经网络模型所得结果进行对比。最后利用局部多项式估计方法对SO2浓度一元线性模型的残差进行分析。研究结果表明,用非参数局部多项式法在3种方法中预测效果最好,用此方法进行大气污染物的数据分析是可行的。