TY - Jour A2 - Martínez-Álvarez，弗朗西斯科·奥尔维拉斯，副期 - 肖平，张坳 - 张，Zhongxia Au - Zhang，中秋AU - Sun，Liren Au - Xu，Cui Au - Yu，Li Py - 2016 Da - 2016/08/14/14TI - 北京阴霾发作的长期预测模型使用时间序列分析SP - 6459873 VL - 2016年 - 快速工业发展导致了发展中国家的PM2.5或阴霾中的间歇性爆发，这带来了伟大的环境问题，特别是在北京和新德里等大城市。我们调查了雾度变化的因素和机制，并使用时间序列分析展示了北京阴霾剧集的长期预测模型。我们构建日常雾霾增量的动态结构测量模型，将模型减少到矢量自回归模型。886连续日的典型案例研究表明，我们的模型在第二天的空气质量指数（AQI）预测中表现得非常好，并且在严重污染的情况下（AQI≥300），AQI预测的精度率达到高达87.8％。一周预测的实验表明，当突然的雾霾爆裂或耗散发生时，我们的模型具有出色的敏感性，这导致了在接下来的3-7天的准确性的良好的长期稳定性。SN - 1687-5265 UR - HTTPS://Doi.org/10.1155/2016/6459873 Do - 10.1155/2016 / 6459873 JF - 计算智能和神经科学PB - Hindwi Publishing Corporation KW - ER -