本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)間序列分析和卡爾曼濾波的霾預(yù)報(bào)技術(shù)　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2017年11期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 時(shí)間序列 卡爾曼濾波 能見度 霾 預(yù)報(bào)模型

【摘要】：為了提高霾預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率,解決時(shí)序模型的預(yù)測(cè)延時(shí)和準(zhǔn)確率不高的問題,提出了一種基于時(shí)間序列分析和卡爾曼濾波相結(jié)合的混合霾預(yù)報(bào)算法。首先,利用圖檢驗(yàn)法和單位根檢驗(yàn)法(ADF)檢驗(yàn)時(shí)間序列的平穩(wěn)性,通過差分運(yùn)算將非平穩(wěn)序列轉(zhuǎn)化成平穩(wěn)序列,對(duì)轉(zhuǎn)化后的平穩(wěn)序列進(jìn)行建模;然后,將得到的模型方程作為卡爾曼濾波的狀態(tài)方程和觀測(cè)方程,依靠卡爾曼濾波遞推性進(jìn)行預(yù)報(bào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用時(shí)間序列分析和卡爾曼濾波相結(jié)合的混合霾客觀預(yù)報(bào)訂正方法能有效提高霾預(yù)測(cè)精度。
[Abstract]:A hybrid haze prediction algorithm based on time series analysis and Kalman filter is proposed in order to improve the accuracy of haze prediction and solve the problem of low prediction delay and accuracy of time series model. Using graph test method and unit root test method to test the stationarity of time series, the non-stationary sequence is transformed into stationary sequence by difference operation, and the transformed stationary sequence is modeled. Then, the obtained model equation is used as the state equation and observation equation of Kalman filter, and the prediction depends on the recursion of Kalman filter. The experimental results show that. The mixed haze prediction and correction method combined with time series analysis and Kalman filter can effectively improve the accuracy of haze prediction.
【作者單位】： 中國(guó)氣象局國(guó)家氣象中心;南京信息工程大學(xué)計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院;南京信息工程大學(xué)江蘇省網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控中心;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2016YFC0203301)~~
【分類號(hào)】：TN713;X513
【正文快照】： 0引言霾是懸浮在大氣中的顆粒物積累到一定程度,使水平能見度小于10 km的一種天氣現(xiàn)象[1]。近年來,中國(guó)中東部霾事件頻發(fā),霾過程中低能見度會(huì)引發(fā)交通事故,高氣溶膠濃度會(huì)影響空氣質(zhì)量和氣候,也會(huì)引發(fā)多種呼吸道疾病,危害人類健康,受到各級(jí)政府、部門及社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。因

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3 高利;PM_(2.5)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：1395575