【摘 要】
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为了准确描述空气污染物PM2.5的浓度变化规律,运用一阶微分方程和时间序列理论,建立PM2.5浓度预测模型。通过OLS线性回归试解模型参数避免陷入局部最优陷阱,最后求解得到固有
【机 构】
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安徽财经大学金融学院,安徽财经大学统计与应用数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71803001),安徽省自然科学基金项目(1708085MA17).
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为了准确描述空气污染物PM2.5的浓度变化规律,运用一阶微分方程和时间序列理论,建立PM2.5浓度预测模型。通过OLS线性回归试解模型参数避免陷入局部最优陷阱,最后求解得到固有削减率r=0.7554,理论最大浓度xm=91.4804μg/m^3。并利用北京市2012~2017年的PM2.5年份浓度数据进行检验和预测。预测结果显示,拟合最大误差率为1.194%,模型准确可靠,北京市2021年PM2.5浓度将会达到7.19μg/m^3,达到世界卫生组织(WHO)公布的PM2.5小于10的安全值标准。
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