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AR模型在工业品季度变化预测中的应用
1
作者
周君兴
经济预测课题组
《浙江财经学院学报》
CSSCI
1991年第4期88-93,共6页
时间序列分析是对有序的随机数据进行分析、研究和处理的一种方法,实施这一方法可以由表及里地掌握客观现象的本质和内在规律,从而达到进一步认识事物,预测未来或自动控制的目的。ARMA模型是对系统本身(离散平稳随机过程)建立统计数学模...
时间序列分析是对有序的随机数据进行分析、研究和处理的一种方法,实施这一方法可以由表及里地掌握客观现象的本质和内在规律,从而达到进一步认识事物,预测未来或自动控制的目的。ARMA模型是对系统本身(离散平稳随机过程)建立统计数学模型,仅仅依赖于已有的观测数据内部的联系。因此,它和回归分析有着本质上的区别。AR(p)模型形式简单,便于识别和参数估计,可以在计算机上实现,而且模型参数的Yule-walker估计,最小二乘估计,最小平方和估计,在样本充分大时,几乎是一致的,本文对工业品购进额季度变化的情况建立的AR模型进行拟合和预测,基本上是符合实际的。
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关键词
模型方程
工业品
季度变化
时间序列分析
最小二乘估计
参数估计
平稳随机过程
自动控制
回归分析
统计数学模型
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职称材料
大同市大气颗粒物浓度与水溶性离子季度分布特征
被引量：
7
2
作者
刀谞
张霖琳
+3 位作者
王超
陈烨
吕怡兵
滕恩江
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期43-51,共9页
为研究大同市大气颗粒物质量浓度与水溶性离子组成特征,于2013年2、7、9、12月,分别对大同市及其对照点庞泉沟国家大气背景点进行了PM2.5及PM10的采样,通过超声萃取-IC法测定了样品中的9种水溶性离子,结果表明,大同市大气颗粒物污染1、...
为研究大同市大气颗粒物质量浓度与水溶性离子组成特征,于2013年2、7、9、12月,分别对大同市及其对照点庞泉沟国家大气背景点进行了PM2.5及PM10的采样,通过超声萃取-IC法测定了样品中的9种水溶性离子,结果表明,大同市大气颗粒物污染1、4季度重于2、3季度,PM2.5季度均值全年均未超标,PM10仅第1季度超标1.4倍,污染状况总体良好,PM2.5与PM10相关系数R为0.75,说明大同市颗粒物污染有较为相近的来源,且不同季节均以粗颗粒物为主;大同市PM2.5中水溶性离子浓度分布为SO2-4、NO-3、NH+4>Cl-、Ca2+>K+、Na+>F-、Mg2+,PM10中Ca2+浓度仅次于SO2-4、NO-3,控制扬尘将有效降低PM10的浓度;PM2.5及PM10中的9种水溶性离子在不同季度的浓度与颗粒物浓度分布规律类似,1、4季度较高,2、3季度较低;由阴阳离子平衡计算结果可知,相关性方程的斜率K为1.045,表明大同市大气颗粒物中阳离子相对亏损,大气细粒子组分偏酸性。NO-3与SO2-4浓度比值均小于1,大同市以硫酸型污染为主,大气中的SO2-4主要来源于人类活动排放。
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关键词
PM2.
5
PM10
水溶性离子
组分
季度变化
大同
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职称材料
基于GEE的滇池水体面积时空变化特征及相关驱动因素
3
作者
李慧
景海涛
+2 位作者
闫戈丁
郭桓超
栾文飞
《山东林业科技》
2023年第2期22-26,共5页
水体是生态系统的重要组成部分,滇池作为云南省昆明市最大的淡水湖,对生态系统的平衡、对城市的可持续发展有着重要影响。本文以滇池为研究对象,基于GEE(Google Earth Engine)云平台,选取Landsat遥感影像,综合改进归一化差异水体指数(mo...
水体是生态系统的重要组成部分,滇池作为云南省昆明市最大的淡水湖,对生态系统的平衡、对城市的可持续发展有着重要影响。本文以滇池为研究对象,基于GEE(Google Earth Engine)云平台,选取Landsat遥感影像,综合改进归一化差异水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI),使用大津二值算法提取滇池水体面积,探讨了2013—2021年滇池水域九年间的面积变化趋势。结果表明:2013—2021年,滇池水域面积年度性变化总体趋势不大,大多数年份的季节性面积变化明显;选取36幅中3幅影像,研究了季度性OA指数与Kappa系数,OA指数均在98%以上,表明精度较高。经调查发现,滇池水体的时空变化与诸多因素有关:(1)降雨量。受自然条件旱季、雨季(雨季:4月至9月,旱季:10月至次年3月)分化的影响,滇池水体的变化呈现出明显的季节变化;(2)平均气温。在夏季,阳光充足,日照时间长,日照时间的长短与水域面积呈现负相关关系,水蒸发量大,与冬季的稳定性形成鲜明的对比。
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关键词
滇池
水体面积
季度变化
GEE
时间序列
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职称材料
题名
AR模型在工业品季度变化预测中的应用
1
作者
周君兴
经济预测课题组
出处
《浙江财经学院学报》
CSSCI
1991年第4期88-93,共6页
文摘
时间序列分析是对有序的随机数据进行分析、研究和处理的一种方法,实施这一方法可以由表及里地掌握客观现象的本质和内在规律,从而达到进一步认识事物,预测未来或自动控制的目的。ARMA模型是对系统本身(离散平稳随机过程)建立统计数学模型,仅仅依赖于已有的观测数据内部的联系。因此,它和回归分析有着本质上的区别。AR(p)模型形式简单,便于识别和参数估计,可以在计算机上实现,而且模型参数的Yule-walker估计,最小二乘估计,最小平方和估计,在样本充分大时,几乎是一致的,本文对工业品购进额季度变化的情况建立的AR模型进行拟合和预测,基本上是符合实际的。
关键词
模型方程
工业品
季度变化
时间序列分析
最小二乘估计
参数估计
平稳随机过程
自动控制
回归分析
统计数学模型
分类号
F7 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
大同市大气颗粒物浓度与水溶性离子季度分布特征
被引量：
7
2
作者
刀谞
张霖琳
王超
陈烨
吕怡兵
滕恩江
机构
中国环境监测总站国家环境保护环境监测质量控制重点实验室
出处
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期43-51,共9页
基金
环保公益性行业科研专项(201309050)
文摘
为研究大同市大气颗粒物质量浓度与水溶性离子组成特征,于2013年2、7、9、12月,分别对大同市及其对照点庞泉沟国家大气背景点进行了PM2.5及PM10的采样,通过超声萃取-IC法测定了样品中的9种水溶性离子,结果表明,大同市大气颗粒物污染1、4季度重于2、3季度,PM2.5季度均值全年均未超标,PM10仅第1季度超标1.4倍,污染状况总体良好,PM2.5与PM10相关系数R为0.75,说明大同市颗粒物污染有较为相近的来源,且不同季节均以粗颗粒物为主;大同市PM2.5中水溶性离子浓度分布为SO2-4、NO-3、NH+4>Cl-、Ca2+>K+、Na+>F-、Mg2+,PM10中Ca2+浓度仅次于SO2-4、NO-3,控制扬尘将有效降低PM10的浓度;PM2.5及PM10中的9种水溶性离子在不同季度的浓度与颗粒物浓度分布规律类似,1、4季度较高,2、3季度较低;由阴阳离子平衡计算结果可知,相关性方程的斜率K为1.045,表明大同市大气颗粒物中阳离子相对亏损,大气细粒子组分偏酸性。NO-3与SO2-4浓度比值均小于1,大同市以硫酸型污染为主,大气中的SO2-4主要来源于人类活动排放。
关键词
PM2.
5
PM10
水溶性离子
组分
季度变化
大同
Keywords
PM2. 5
PM10
water-soluble ions
components
seasonal change
Datong
分类号
X823 [环境科学与工程—环境工程]
在线阅读
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职称材料
题名
基于GEE的滇池水体面积时空变化特征及相关驱动因素
3
作者
李慧
景海涛
闫戈丁
郭桓超
栾文飞
机构
河南理工大学测绘与国土信息工程学院
出处
《山东林业科技》
2023年第2期22-26,共5页
文摘
水体是生态系统的重要组成部分,滇池作为云南省昆明市最大的淡水湖,对生态系统的平衡、对城市的可持续发展有着重要影响。本文以滇池为研究对象,基于GEE(Google Earth Engine)云平台,选取Landsat遥感影像,综合改进归一化差异水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI),使用大津二值算法提取滇池水体面积,探讨了2013—2021年滇池水域九年间的面积变化趋势。结果表明:2013—2021年,滇池水域面积年度性变化总体趋势不大,大多数年份的季节性面积变化明显;选取36幅中3幅影像,研究了季度性OA指数与Kappa系数,OA指数均在98%以上,表明精度较高。经调查发现,滇池水体的时空变化与诸多因素有关:(1)降雨量。受自然条件旱季、雨季(雨季:4月至9月,旱季:10月至次年3月)分化的影响,滇池水体的变化呈现出明显的季节变化;(2)平均气温。在夏季,阳光充足,日照时间长,日照时间的长短与水域面积呈现负相关关系,水蒸发量大,与冬季的稳定性形成鲜明的对比。
关键词
滇池
水体面积
季度变化
GEE
时间序列
Keywords
Dianchi
water area
quarterly changes
GEE
time series
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
AR模型在工业品季度变化预测中的应用
周君兴
经济预测课题组
《浙江财经学院学报》
CSSCI
1991
0
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职称材料
2
大同市大气颗粒物浓度与水溶性离子季度分布特征
刀谞
张霖琳
王超
陈烨
吕怡兵
滕恩江
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2015
7
在线阅读
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职称材料
3
基于GEE的滇池水体面积时空变化特征及相关驱动因素
李慧
景海涛
闫戈丁
郭桓超
栾文飞
《山东林业科技》
2023
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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