基于微分方程和时间序列的PM2.5预测模型

作者：蔡欣悦; 冮建伟; 汪凯

来源：辽宁工业大学学报(自然科学版), 2019, 39(04): 270-272.

DOI：10.15916/j.issn1674-3261.2019.04.014

• PM2.5预测
• 微分方程
• 时间序列
• 加速率削减
• MATLAB

为了准确描述空气污染物PM2.5的浓度变化规律,运用一阶微分方程和时间序列理论,建立PM2.5浓度预测模型。通过OLS线性回归试解模型参数避免陷入局部最优陷阱,最后求解得到固有削减率r=0.7554,理论最大浓度xm=91.4804μg/m3。并利用北京市2012～2017年的PM2.5年份浓度数据进行检验和预测。预测结果显示,拟合最大误差率为1.194%,模型准确可靠,北京市2021年PM2.5浓度将会达到7.19μg/m3,达到世界卫生组织(WHO)公布的PM2.5小于10的安全值标准。

• 单位
  数学学院; 金融学院; 安徽财经大学