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基于空气质量时间序列分析的预测模型设计与应用的开题报告
一、选题背景
我国的空气质量问题一直备受关注，尤其是在城市化进程加快的当下，空气污染越来越成为人们面临的重要问题。因此，对于空气质量的监测、预测以及治理成为了今后空气质量管理的重要任务之一。然而，监测数据的质量和可靠性，对于预测模型的建立和应用至关重要，因此需要对监测数据进行分析和挖掘。
二、研究目的
本文旨在利用空气质量时间序列分析，建立空气质量预测模型，以提高空气质量监测的准确性和可靠性，并为政府和民众提供更加精准的空气质量预测及相应的治理措施。
三、研究方法
1.空气质量时序分析
首先，对空气质量监测数据进行时序分析，包括时序图、自相关函数图和偏自相关函数图等，以了解数据的基本特征，如趋势、周期、季节性等。
2.时间序列预测模型
建立时间序列预测模型，主要包括ARIMA、ARMA和AR等多种模型，选择最合适的模型进行预测。
3.模型评价与选择
对各预测模型进行评价，比较模型的预测精度，最终选择出最优的预测模型。
四、研究内容
1.空气质量时序分析
利用MATLAB对空气质量监测数据进行时序分析，观察数据中是否存在趋势、季节性和周期性等特征，并对分析结果进行解释。
2.时间序列预测模型
基于时序分析结果，选择ARIMA模型、ARMA模型、AR模型和SeasonalARIMA模型等预测模型建立空气质量预测模型，并对模型结果进行解释。
3.模型评价与选择
利用预测误差指标、残差分析和综合信息准则等方法对各预测模型进行评价和选择。
五、研究意义
1.提高空气质量监测的准确性和可靠性，为空气质量治理提供科学依据。
2.有助于预测未来空气质量，为社会公众提供更加准确的气象预报。
3.能够促进空气污染治理技术的发展及政策的制定与实施。
六、研究进度安排
2019年12月-2020年1月确定研究方向和选题
2020年1月-2020年2月收集空气质量监测数据
2020年2月-2020年3月进行数据预处理和统计分析
2020年3月-2020年4月建立预测模型和进行模型分析
2020年4月-2020年5月对模型结果进行评价和比较
2020年5月-2020年6月撰写毕业论文并做课堂展示
七、参考文献
[1]李国华.气象预测理论和应用[M].北京:气象出版社,1995.
[2]谢寄生,何明丽,康守全.时间序列分析与预测[M].北京:高等教育出版社,2003.
[3]HamidR,ShahnazariH,MoeziH.Anautoregressiveintegratedmovingaveragemodelinpredictionofairpollution[J].EnvironmentalModeling&Assessment,2012,17(5):481-488.
[4]张明珠,王一民.城市空气质量预测模型建立与分析[J].环保科技,2006,6:27-30.