评估预测各种统计模型的准确性 PM:来自甘地纳格和艾哈迈达巴德不同地区的案例研究
Sajeed I Ghanchi1, Dishant M Pandya2, Manan Shah3
1Department of Mathematics, Pandit Deendayal Energy University, Gandhinagar, 382426, Gujarat, India.
印度古吉拉特邦的颗粒物质 (PM) 预测显示,在第10区等绿色空间的度较低. 统计模型,特别是ARIMA,准确地预测PM水平,超过神经网络的性能.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 空气质量监测 空气质量监测
- 统计建模 统计建模
背景情况:
- 颗粒物 (PM) 是一个重要的空气污染物,因为它的小尺寸和深入透到身体.
- 印度古吉拉特州的环境条件多样化,其地区的特点是绿色空间,人口密度高,以及工业活动.
- 准确预测颗粒度对于公共卫生和环境管理至关重要.
研究的目的:
- 预测第二天的颗粒物度 (PM) 在印度古吉拉特邦的三个不同地区.
- 为了比较四个统计模型 (MLR,PCR,SES,ARIMA) 和一个神经网络模型 (MLP) 的性能.
- 确定在研究区域中最准确的PM预测模型.
主要方法:
- 收集了2019年2月至2023年9月期间各种污染物和气象参数的数据.
- 应用了四种统计模型:多重线性回归 (MLR),主要组件回归 (PCR),简单指数平滑 (SES) 和自回归集成移动平均线 (ARIMA).
- 使用RMSE,MAE,MAPE和IA等准确度指标评估模型性能,将统计模型与多层感知器 (MLP) 神经网络进行比较.
主要成果:
- 与绿地 (第10部门) 相比,工业 (瓦特瓦) 和人口密集地区 (马尼纳格) 的PM度最高.
- 季节性分析表明,季风后和冬季的PM水平较高,夏季和季风的PM水平较低.
- 在PM预测方面,ARIMA模型显示出最高的精度,平均RMSE,MAE和MAPE值分别为12.63,8.59和0.24.
- 统计模型的准确性超过了MLP神经网络模型.
结论:
- 绿色空间的第10区,与Maninagar和Vatva相比,PM度明显较低.
- 在研究区域中,ARIMA模型是用于第二天PM度预测的最有效的统计方法.
- 对于这个特定的空气质量预测任务,统计预测模型比基于神经网络的MLP模型提供了更高的性能.
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