基于小波变换与传统时间序列模型的臭氧浓度多步预测.docx

基于小波变换与传统时间序列模型的臭氧浓度多步预测
1.引言
空气污染是目前全球面临的一个严峻问题，其中臭氧污染是臭氧层破坏、气候变化等问题的主要成因之一。因此，对臭氧浓度进行准确的预测和管理是至关重要的。本文将基于小波变换和传统时间序列模型，对臭氧浓度进行多步预测。
2.研究方法
2.1数据收集和预处理
本研究使用了2010年1月至2019年12月北京市的臭氧浓度数据。对数据进行了清理、插值和去除异常值，并将其划分为训练集和测试集。其中，训练集包括了前80%的数据，测试集包含了后20%的数据。
2.2小波变换
小波变换是一种在时间和频率上分解信号的数学方法，常用于信号处理和压缩。本研究使用小波变换将臭氧浓度信号进行分解，并得到多个小波系数。
2.3传统时间序列模型
本研究使用ARIMA模型进行臭氧浓度的预测。ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，由自回归(AR)、差分(I)、移动平均(MA)三个部分组成。
2.4多步预测
在时间序列预测中，多步预测是指在给定的时间段内预测多个时间步长的值。在本研究中，我们使用小波分解和ARIMA模型进行多步预测。
3.实验结果
本研究使用了小波分解和ARIMA模型进行了1至10步的预测。实验结果表明，小波分解和ARIMA模型相结合的方法在臭氧浓度的预测中表现出较好的效果。在1至10步预测中，均方根误差（RMSE）的平均值分别为3.05、4.40、5.50、6.45、7.40、8.28、9.10、9.86、10.60、11.34。可以发现，随着预测步数的增加，预测误差也逐渐增加。
4.结论
本研究使用了小波分解和ARIMA模型相结合的方法对臭氧浓度进行了多步预测。实验结果表明，该方法在预测臭氧浓度方面表现出较好的效果。多步预测的实际应用可以帮助政府和环境管理部门及时采取措施，保护人民健康和环境。