稀疏组lasso罚向量自回归模型的大气污染物预测:京津冀案例研究

摘要：

进行了大气污染物预测研究.针对传统的向量自回归模型方法所面临的过参数化问题,提出了稀疏组lasso罚向量自回归模型并应用近邻梯度下降法求解模型参数.为了验证模型的有效性,将其应用于2015年京津冀大气污染物数据中并对2016年1月1日北京6项大气污染物浓度进行预测.实验数据表明:基于稀疏组lasso罚模型的PM2.5预测归一化均方误差约为3.8%,预测精度高于向量自回归(VAR)模型、基于各种稀疏结构的向量自回归(VAR-L)模型、分层向量自回归(HVAR)模型.此外,京津冀不同城市对北京的空气质量影响程度不同,这可以通过组内稀疏模型参数进行解释.将凸优化概念与向量自回归模型结合应用于大气污染物浓度的预测中,对京津冀大气污染协同治理具有重要意义.

关键词：向量自回归(VAR)模型、稀疏组lasso、近邻梯度下降法、凸优化、大气污染

所属期刊栏目：27

分类号：TN9;P4

资助基金：国家自然科学基金61273019,61473339;河北省青年拔尖人才支持计划[2013]17;中国博士后科学基金2014M561202

在线出版日期：2017-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：567-576