基于ARIMA-SVM模型的博物馆经书库TVOC浓度预测

为满足文物预防性保护需求,分别用ARIMA和ARIMA-SVM模型对某博物馆经书库TVOC浓度进行了预测研究。结果表明:ARIMA-SVM模型的精度高,能够较好地预测TVOC浓度序列趋势;基于ARIMA-SVM组合预测方法的平均绝对误差(MAF)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.0015×10^(-6)、0.0005和0.0055×10^(-6),印证了该模型预测博物馆TVOC浓度的可行性,可以为经书库环境调控提供科学依据。