黑龙江省空气质量数据的分析和预测
本文分别基于ARMA模型，主成分分析模型和神经网络模型对黑龙江省空气质量数据进行了分析和预测。首先，基于ARMA模型，本文对黑龙江省未来的空气状况数据进行预测并检验了其预测精度。其次，采用主成分分析对大气污染物等自变量进行降维，选取了有效的主成分，并对AQI进行一定刻画。最后，借助神经网络的计算机手段，对数据中变量的复杂关系做深入挖掘，以对前面的分析结果进行合理补充。
AQI、时间序列分析、主成分分析、神经网络
X83;P40
黑龙江省自然科学基金项目A201207;黑龙江省高校青年学术骨干支持计划项目1253G044;黑龙江大学第十二届大学生创新创业训练项目2014SX14资助。
2015-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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