【摘 要】
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空气的恶化以及雾霾的频繁出现引起了人们对PM2.5的持续关注。文章从时间序列分析角度入手,对各城市全年的PM2.5数据进行分析,包括平稳性、随机性、异方差性。先对PM2.5序列
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空气的恶化以及雾霾的频繁出现引起了人们对PM2.5的持续关注。文章从时间序列分析角度入手,对各城市全年的PM2.5数据进行分析,包括平稳性、随机性、异方差性。先对PM2.5序列拟合ARMA模型,再根据序列异方差性对拟合ARMA-GARCH模型来描述序列性质。考虑到ARMA线性函数的局限性,文章再对序列进行神经网络模型拟合,并对残差进行GARCH拟合,收到不错的效果。最后根据分析的结果以及在分析过程中收到的启发,对PM2.5序列进行了按城市和按时间两种分类,从而更好的描述仅从数据角度分析得出PM2.5序列的性质。
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