基于多源数据融合的空气质量二次预报模型与计算方法

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中文摘要：以监测点长期空气质量预报基础数据为研究对象,建立了一次预报基础上的空气质量二次预报模型与计算方法.首先,利用格拉布斯准则和相关系数法对数据进行预处理,得到污染物浓度与气象条件之间的皮尔斯相关系数;然后,利用多元线性回归、ARIMA模型和随机森林模型建立了空气质量二次预报的模型与计算方法;最后,通过实例检验了二次预报模型的有效性.经检验,提出的融合多元数据的二次预报模型的精度有明显的提高,且具有很强的鲁棒性,在各个监测点的污染物预测中表现出良好的性能.

外文标题：Mathematical Modeling and Analysis of Air Quality Prediction Based on Multi-Source Data Fusion

作者：

王梓鉴、罗敏、朱钦权、胡校颖、杨菲

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作者单位：

东华理工大学理学院,330013,南昌

东华理工大学信息工程学院,330013,南昌

关键词：

空气质量预测 WRF-CMAQ 多元线性回归 ARIMA 随机森林

基金：

江西省教学研究重点项目东华理工大学研究生创新项目

项目编号：

JXJG-18-6-4DHYC-2022

出版年：

2023

DOI：

10.13990/j.issn1001-3679.2023.02.032

江西科学

江西省科学院

江西科学

影响因子：0.286

ISSN：1001-3679

年,卷(期)：2023.41(2)

参考文献量6