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论文类型：期刊论文

发表时间：2015-01-01

发表刊物：仪器仪表学报

收录刊物：PKU、ISTIC

卷号：36

期号：Z1

页面范围：265-268

ISSN号：0254-3087

关键字：PM2.5;时空数据模型;REF算法;在线预测

摘要：PM2.5会引发呼吸道疾病和心血管疾病,损害人类的健康;同时,PM2.5会降低空气的能见度(雾霾),对环境有很强的破坏作用.因此,作为天气预报与环境监控的重要一环,对于PM2.5的建模与预测是非常重要的.本研究以大连市PM2.5浓度为研究对象,进行了建模与预测的探索研究.首先,在考虑到与PM2.5浓度相关诸多因素(温度、湿度、风速以及空间分布特性等)的基础上,确立了关于PM2.5的时空数据模型结构;同时,利用赤池信息量准则(AIC)对时空数据模型的外部变量和延时进行最优选择;基于此最优模型结构,利用REF(recursive forgetting factor)遗忘因子递推辨识算法实现PM2.5浓度的在线估计与预测;最后,通过实际数据验证本论文所提出方法的高精度和可应用性.