基于改进时间序列统计模型的空气质量预报

针对复杂时序数据的预报,提出了自回归的一般近似方式以及动态最小二乘的预报方法.利用带约束的最优化思想,在这种动态时间序列预报方式的基础上建立了能够综合统计时间序列模型与机理决定模型预报模型,和动态的参数估计方式.模型对采自玉溪市大营街大气质量监测数据进行了预报,预报结果与实测吻合较好.模型的参数估计方式简单,能够综合机理模型和统计模型.其在对含有不确定性因素影响的复杂问题的预报具有推广意义.