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1、非线性时间序列门限自回归模型在环境空气质量预报中的应用Sh删ffha¨M舢/&晒s非线性时间序列门限自回归模型在环境空气质量预报中的应用潘磊非线性时间序列门限自回归模型在环境空气质量预报中的应用AnApplicationofThresholdAuto._——RegressiveModeltoPredictingAmbientAirQuality潘磊沙斐(上海市浦东新区sT,J~监测站,上海200135)PanLeiShaFei(PudongNewAreaEnvironmentalMonitorin
2、gStation,Shanghai200135)摘要门限自回归模型作为1种利用历史资料对非线性时间序列进行描述从而进行预测的数学模型,多年来在各种统计领域中均取得良好的效果.根据非线性时间序列的门限自回归模型(简称TAR)的基本思路,利用环境空气自动监测系统历史监测数据资料,建立了浦东新区环境空气质量的预报计算模型.通过统计检验,检查使用TAR模型预测浦东新区环境空气质量与实际监测情况的符合程度.讨论了该模型在监测工作中的应用可行性.关键词:环境空气质量门限自回归模型统计检验预报AbstractTheth
3、resholdauto—regressivefTAR)modeIiSanmathematicaIonethatuseshistoricaIrecordstodescribelhenon—linearlimeseriesforprediction.andhasrevealedveryeffectiveinvariousfieldsofstatistics.SuchamodeIl0predicttheambienlairqualityinPudongNewAreaofShanghaiwasselup.Thro
4、ughstatisticaItests.1heairqUaIityinPudongNewAreapredictedbyUSingfheTARmode1wascheckedwithlheactuaIobservationsThefeasibilityofitsapplicationjnlheenvironmentajmonitoringwaslhendiscussed.Keywords:AmbienlairqualityThresholdauto—regressive(TAR)modeIStatistica
5、ltestPrediction1引言}海市浦东新自1999年建立环境卒L喷量闩动监测系统以来,通过不断地建设,已经形成覆盖浦尔新区同城市功能区域的环境空气自动删_{IJ络.[]前,浦东新区的环境空气喷晕自动监测系统运干亍稳定,在此基础上开展气贯的预报]作是临测工作的进一步要求.本史选择叫'问序列的门【l『JI归犁,刊用历史监测数据构建预删对污染因r进行预测,通过将预测值与实际测值进仃比对捡验,卡令奇所选择预测模的准确程度,评讨论厂用该型在浦东新区开展空气喷量预报的可行性.2建立预测模型2.1模型简介非线性
6、时间列的门限白回归模型(ThresholdAutoRegressiveModel,简称TAR)fi~有效地描述具一2l2一有极限点,极限环(准周期性),跳跃性,{:目依性,次谐波,高次谐波等复杂现象的非线性动态系统,存丧征非线特忡上有j』I到之处.lt1于门限的控制作用,保证TAR模型较强的稳健性和广泛的适用性.与多元线性归,投影寻踪川【J],模糊分析,人神经网络,灰色模,混沌模型等预测馍卡u比,TAR馍型的预测精瞍高月.稳健,适用性强,应用简便.目前,TAR已成为工程分析计算tIJ}]最广'且技术较为成
7、熟的非线性时序愤.TAR模型的承本思路为:按变最的小同取值范罔,采用苦l下个线性模型来捕述非线性父系,即在观测时间序列{X,}的嫩值范罔内引入,J1个门限值,(,)(,==1,2,……1),将该范围分成三个区间,并根据延迟步数d将{按{X川:值的大小分配到不同的门限区内,再对不同区『白J内的X,采用小同的AR模第一作者潘磊,男,1980年生,2002年毕业于南京大学大气科学系,助理工程师.屉车饯斜2007年第26卷第5期型来捕述,这些AR模型的总和完成了对时『冉J序列}整个非线性动态系统的描述.它的一般形
8、式为:第1分段:,:++￡,≤,(1)r=}第2分段:,="+",_』+￡!当,>,(2)式中,P,P～止整数,分别为第l,第2分段的阶数;常数;f/t零均值,方等为()的噪声,且,,j虫;,一门值;d参数.我们可以IjJ符TAR(2,P,,P2)表永此攥型.I;lt丁TAR馍型是分间的线性回归模,TAR常规的建模方法是选择1种模型变节,门限问个数,门限值和『】限延迟步数,进行各种不同参数的组合,以TAR残葶方l币11或
