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为验证多元统计方法在PM2.5分析及预测方面的适用性,以合肥地区为例,收集了2015全年的PM2.5数据,借助于统计分析软件R进行了相关实验。通过PM2.5与各个影响因素之间的散点图,发现部分影响因素和PM2.5存在着较强的线性关系,据此建立关于PM2.5的多元线性回归模型。在保证各个变量不相关、独立条件下,对模型进行了验证。根据验证结果,选用了逐步回归分析方法得到了一个新模型。根据调整R2最大的原则确定了最终模型。最后选用了RMSE、MAE和Theil不相等系数对模型的预测效果进行了检验,模型整体预测效果较好。 相似文献
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针对利用多元线性回归和时间序列模型预测PM2. 5时,存在信息利用不全面和预测精度不高的问题,提出了基于多元时间序列(ARMAX)的PM2. 5预测方法;方法在回归项中引入了PM2. 5影响因子在时间序列上的滞后性阶数,并对残差序列进行信息提取,建立了PM2. 5浓度预测模型;首先通过"天气后报网"采集了合肥市2017年和2018年污染物数据;完成了数据的预处理及相关性分析;分别建立了PM2. 5浓度预测的多元线性回归模型、时间序列模型和ARMAX模型;最后通过RMSE、MAE和Theil不相等系数3个评价指标,将3个模型预测精度进行比较;结果表明:ARMAX模型的预测精度显著高于单一的时间序列模型或多元线性回归模型。 相似文献
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