基于非参数检验和ARIMA模型的芜湖市空气质量指数研究
在近几年全国空气质量总体有所好转的大环境下,本文通过分析芜湖市空气质量指数数据,探究芜湖市空气质量现状,并构建AQI短期预测模型,为芜湖市政府控制环境污染和有效地治理提供科学的依据.2013年12月1日—2020年10月31日近8年芜湖市空气质量指数(AQI)数据作为研究对象,R语言为实现工具.首先,分析AQI数据曲线图,采用非参数检验Kruskal-Wallis检验比较这8年AQI数据是否具有显著性差异;其次,根据对AQI时间序列平稳性分析结果,选择合理的时间序列模型—ARIMA模型,估计模型参数,建立拟合模型,并评价模型有效性;最后,利用模型预测未来几个月AQI.
AQI、非参数检验、时间序列分析、ARIMA预测模型、R语言
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TP391(计算技术、计算机技术)
2019年度安徽省教育厅高校自然科学重点项目KJ2019A1291
2021-05-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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