首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

空气质量指数监控与预测的控制图方法
引用本文:侯雅文,王斌会. 空气质量指数监控与预测的控制图方法[J]. 统计与信息论坛, 2012, 27(8): 86-90
作者姓名:侯雅文  王斌会
作者单位:暨南大学经济学院,广东广州,510632
基金项目:全国统计科学研究计划项目《突发公共卫生事件经济损失核算与预测》,广东省科技计划项目《新发重大传染性疾病病死率及危险因素的早期评估》,中央高校基本科研业务费专项资金资助项目《过程控制的质量特性转换方法研究》
摘    要:
世界上多数国家都采用空气质量指数这一指标衡量空气质量状况,对空气质量的有效监测和预警是解决空气污染的重要参考依据.本研究使用ARMA模型拟合空气污染指数(API)时序数据,通过模型残差建立控制图,根据控制图的变化监控并预警.研究采用2010年上海世博会API作为可控状态建立控制限,以2011年1~8月上海API数据建立ARMA(1,1)模型,通过2011年9月上海API模型预测与残差控制图证实模型和控制图的有效性.

关 键 词:空气质量指数  ARMA  残差控制图  预测方法

Monitoring Air Quality Index and Prediction Using Control Charts
Hou Ya-wen , Wang Bin-hui. Monitoring Air Quality Index and Prediction Using Control Charts[J]. Statistics & Information Tribune, 2012, 27(8): 86-90
Authors:Hou Ya-wen    Wang Bin-hui
Affiliation:(College of Economics,Jinan University,Guangzhou 510632,China)
Abstract:
Most countries adopt air quality index(AQI) to measure air quality.It is important to monitor air pollution timely and effectively.This article uses the ARMA model for fitting air pollution index(API) time series,and residual control charts is established.Finally,use Shanghai API in the World Expo 2010 as a stable state to establish control limits,monitor Shanghai API from Jan to Aug in 2011 by residuals of ARMA(1,1) model,predict Shanghai API in the Sep of 2011 through the model,and construct residual control charts for data of prediction.The results show that ARMA model and residual control chart are more appropriate than common control charts.
Keywords:air quality index  ARMA  residual control charts  forecast
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号