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  • 简介:以扬州市逐日空气PM2.5浓度数据为研究对象,收集2014年至2017年PM2.5月浓度时间序列,构建GM-ARMA组合模型,对其PM2.5浓度变化进行了分析和预测。研究结果表明:与GM(1,1)、AMRA(2,1)模型相比,GM-ARMA组合模型具有更好的拟合效果,对PM2.5浓度预测精度更高。

  • 标签: PM2.5 时间序列 GM-ARMA组合模型 预测