ARIMA模型在苏州市空气质量指数预测中的应用

作者：王建书; 王瑛; 赵敏娴; 周晓龙; 陆颂文; 杨海兵; 刘强^*

来源：公共卫生与预防医学, 2019, 30(02): 18-20.

• ARIMA模型
• 空气质量指数
• 预测

目的借助于自回归积分滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)模型对苏州市空气质量指数进行预测,为空气污染的健康防护预警提供参考。方法运用R软件以苏州市2018年1月1日至12月31日的日空气质量指数为基础,借助于参数估计等筛选最佳的ARIMA模型,以此为基础对苏州市2019年1月1日至1月6日的空气质量指数进行预测,评价其预测效果。结果借助于2018年苏州市日空气质量指数构建了ARIMA(1,1,1)模型,模型的AIC=267.06,Box-Ljung检验的Q统计量为18.558,P=0.775,残差序列为白噪声。空气质量指数的预测值与实际值较为接近,绝对误差的平均值为-7,相对误差的平均值为-4.29%,模型预测效果比较理想。结论 ARIMA(1,1,1)模型能够较为理想的对苏州市空气质量指数进行预测,在空气质量指数预测中具有良好的应用前景。

• 单位
  苏州市疾病预防控制中心