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非参数局部多项式法在大气环境数据分析中的应用 被引量:2

THE APPLICATION OF NON-PARAMETRIC LOCAL POLYNOMIAL MODEL IN ATMOSPHERIC ENVIRONMENTAL DATA ANALYSIS
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摘要 以西安市2006年9月27日至2008年5月3日每日的SO2浓度时间序列为例,应用非参数回归中的局部多项式法对SO2浓度时间序列的变化进行分析,得到SO2的变化趋势和突变特征。对局部多项式估计法进行处理,得到预测模型,应用该模型对2008年4月4日至2008年5月3日的SO2浓度值进行了预测,并与时间序列分析法、BP神经网络模型所得结果进行对比。最后利用局部多项式估计方法对SO2浓度一元线性模型的残差进行分析。研究结果表明,用非参数局部多项式法在3种方法中预测效果最好,用此方法进行大气污染物的数据分析是可行的。 以西安市2006年9月27日至2008年5月3日每日的SO2浓度时间序列为例,应用非参数回归中的局部多项式法对SO2浓度时间序列的变化进行分析,得到SO2的变化趋势和突变特征。对局部多项式估计法进行处理,得到预测模型,应用该模型对2008年4月4日至2008年5月3日的SO2浓度值进行了预测,并与时间序列分析法、BP神经网络模型所得结果进行对比。最后利用局部多项式估计方法对SO2浓度一元线性模型的残差进行分析。研究结果表明,用非参数局部多项式法在3种方法中预测效果最好,用此方法进行大气污染物的数据分析是可行的。
出处 《环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第S1期343-346,共4页 Environmental Engineering
基金 西安交通大学交叉学科项目(2009XJTUJC10)
关键词 非参数回归 局部多项式 数据分析 大气环境 non-parametric regression local polynomial model data analysis atmospheric environment
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献37

  • 1武永峰,马瑛.西安市大气环境质量分析与综合评价研究[J].环境科学与技术,2001(z2):5-7. 被引量:12
  • 2谢衷洁,王弛.用时间序列方法预测股票价格初探[J].数理统计与管理,2004,23(5):68-77. 被引量:4
  • 3孙旭映,尉元明,庞朝云,李宝梓.兰州城区大气污染物分布特征分析[J].干旱区资源与环境,2004,18(6):15-18. 被引量:22
  • 4董洪艳,陈淑媛.灰色系统模型在大气环境质量预测中的应用[J].环境科学研究,1995,8(6):53-57. 被引量:21
  • 5Alcala, J T , Cristobal, J A , Gonza1ez-Manteiga, W. Goodness-of-fit test for linear models based on local polynomials. Statist Probab Lett , 42(1): 39-46 (1999).
  • 6Azzalini, A , Bowman, A. On the use of nonparametric regression for checking linear relationships, J R Statist. Soc B, 55(2): 549-557 (1993).
  • 7Eubank, R L , Hart, J D. Testing goodness-of-fit in regression via order selection criteria. Ann Statist ,20(3): 1412-1425 (1992).
  • 8Eubank, R L , Spiegelman, C H. Testing the goodness-of-fit of a linear model via nonparametric regression techniques. J Amer Statist Assoc , 85(410): 387-392 (1990).
  • 9Fan, J , Gijbels, I. Local polynomial modelling and its applications. Chapman and Hall, London, 1996.
  • 10Gijbelsl I , Rousson, V. A-nonparametric least-squares test for checking a polynomial relationship. Statist Probab Lett , 51(3): 253-261 (2001).

共引文献46

同被引文献13

引证文献2

二级引证文献6

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