基于小波周期和FGM(1,1)模型的机场空气质量预测研究

摘要：

小波周期分析技术可用于深度挖掘机场AQI的演变规律,有利于构建FGHM(1,1)模型,分时段治理机场空气质量.运用小波周期分析技术评估南京禄口国际机场AQI的主要周期,进而为FGM(1,1)模型确定最优预测周期,构建FGHM(1,1)模型.结果表明:机场AQI与城市AQI显著不相关,机场AQI呈区域特性;机场源CO和PM2.5平均浓度分别是24小时环境暴露限值的1.85倍和1.20倍;小波周期分析技术能清淅揭示机场AQI以24小时为变化周期,基于"小时因子"构建的FGHM(1,1)模型的MAPE较FGM(1,1)模型降低了 19.795％,相似且略低于ARIMA(1,1,1)模型的 MAPE.

关键词：南京禄口国际机场;小波周期;分数阶累加;FGM(1,1);空气质量预测

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资助基金：江苏省科研与实践创新计划项目基金;南京航空航天大学新教师启动基金;国家自然科学基金民航联合基金

在线出版日期：2021-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：82-92