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基于ARMAX的PM_(2.5)小时浓度跟踪预测模型
被引量：
21
1
作者
余辉
袁晶
+2 位作者
于旭耀
张力新
陈文亮
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2017年第1期105-111,共7页
针对目前缺乏小时尺度上PM_(2.5)浓度统计预测模型以及已有模型预测精度对训练数据的依赖问题,利用天津市环保物联网监测到的污染物及气象数据,建立了PM_(2.5)小时浓度预测的多元时间序列模型(ARMAX),并提出一种模型在线自适应改进方法...
针对目前缺乏小时尺度上PM_(2.5)浓度统计预测模型以及已有模型预测精度对训练数据的依赖问题,利用天津市环保物联网监测到的污染物及气象数据,建立了PM_(2.5)小时浓度预测的多元时间序列模型(ARMAX),并提出一种模型在线自适应改进方法:设定模型评价指标并实时监测,当模型预测精度超标时对模型进行在线更新.将改进后的模型应用于天津市的9个监测站点,用2013—2014年的监测数据对模型进行验证.结果表明:模型均方根误差RMSE<20,μg,平均绝对误差MAE<20,μg,拟合优度R2>0.9,能够在小时尺度下有效地预测PM_(2.5)浓度,可以为突发性PM_(2.5)污染事件的应急处理提供决策支持.
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关键词
PM2.5
小时浓度预测
多元时间序列模型
跟踪预测
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职称材料
考虑节假日效应的交通枢纽客流量预测模型
被引量：
9
2
作者
成诚
杜豫川
刘新
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期202-207,215,共7页
客流量预测是城市交通枢纽管理的基础,准确的客流量估计为交通枢纽的运力调整,管理预案的设计提供基础.目前对客流量预测的研究较多,但现有模型并未考虑节假日效应对枢纽客流量的影响.因此,本文基于多元季节性时间序列(SARIMAX)原理,建...
客流量预测是城市交通枢纽管理的基础,准确的客流量估计为交通枢纽的运力调整,管理预案的设计提供基础.目前对客流量预测的研究较多,但现有模型并未考虑节假日效应对枢纽客流量的影响.因此,本文基于多元季节性时间序列(SARIMAX)原理,建立考虑节假日效应的城市交通枢纽客流量预测模型,并以上海虹桥2号航站楼站轨道交通客流量数据为基础,对该模型进行了标定和预测.标定结果显示,在春节期间,该站点客流量将有明显的下降,而在其他法定节假日期间流量均有一定程度的提升.对模型预测值和真实值比对结果显示,该模型的平均误差在5%以内,表明该模型具有较强的实用性.
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关键词
城市交通
客流量预测
多元
季节性
时间
序列
模型
节假日效应
交通枢纽
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职称材料
题名
基于ARMAX的PM_(2.5)小时浓度跟踪预测模型
被引量：
21
1
作者
余辉
袁晶
于旭耀
张力新
陈文亮
机构
天津大学精密仪器与光电子工程学院
出处
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2017年第1期105-111,共7页
基金
国家重大科学仪器设备开发专项资助项目(2012YQ060165)
天津市科技支撑计划重点资助项目(14ZCZDSF00005)~~
文摘
针对目前缺乏小时尺度上PM_(2.5)浓度统计预测模型以及已有模型预测精度对训练数据的依赖问题,利用天津市环保物联网监测到的污染物及气象数据,建立了PM_(2.5)小时浓度预测的多元时间序列模型(ARMAX),并提出一种模型在线自适应改进方法:设定模型评价指标并实时监测,当模型预测精度超标时对模型进行在线更新.将改进后的模型应用于天津市的9个监测站点,用2013—2014年的监测数据对模型进行验证.结果表明:模型均方根误差RMSE<20,μg,平均绝对误差MAE<20,μg,拟合优度R2>0.9,能够在小时尺度下有效地预测PM_(2.5)浓度,可以为突发性PM_(2.5)污染事件的应急处理提供决策支持.
关键词
PM2.5
小时浓度预测
多元时间序列模型
跟踪预测
Keywords
PM2.5
hourly concentration prediction
multivariate time series model
tracking prediction
分类号
X513 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
考虑节假日效应的交通枢纽客流量预测模型
被引量：
9
2
作者
成诚
杜豫川
刘新
机构
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
青岛海信网络科技股份有限公司
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期202-207,215,共7页
基金
工信部电子发展基金项目(201406)
文摘
客流量预测是城市交通枢纽管理的基础,准确的客流量估计为交通枢纽的运力调整,管理预案的设计提供基础.目前对客流量预测的研究较多,但现有模型并未考虑节假日效应对枢纽客流量的影响.因此,本文基于多元季节性时间序列(SARIMAX)原理,建立考虑节假日效应的城市交通枢纽客流量预测模型,并以上海虹桥2号航站楼站轨道交通客流量数据为基础,对该模型进行了标定和预测.标定结果显示,在春节期间,该站点客流量将有明显的下降,而在其他法定节假日期间流量均有一定程度的提升.对模型预测值和真实值比对结果显示,该模型的平均误差在5%以内,表明该模型具有较强的实用性.
关键词
城市交通
客流量预测
多元
季节性
时间
序列
模型
节假日效应
交通枢纽
Keywords
urban traffic
passenger volume prediction
SARIMAX model
holiday effects
transportation hub
分类号
U268.6 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ARMAX的PM_(2.5)小时浓度跟踪预测模型
余辉
袁晶
于旭耀
张力新
陈文亮
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2017
21
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
考虑节假日效应的交通枢纽客流量预测模型
成诚
杜豫川
刘新
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2015
9
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职称材料
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