基于ARIMA组合模型的济南市空气质量指数（AQI）研究
| 中文摘要 | 第8-9页 |
| 英文摘要 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 选题背景 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究方法 | 第12-13页 |
| 1.4 研究内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 济南市空气质量现状分析 | 第15-21页 |
| 2.1 数据选取 | 第15页 |
| 2.2 描述性统计分析 | 第15-21页 |
| 2.2.1 空气质量指数AQI | 第15-16页 |
| 2.2.2 济南市空气质量现状分析 | 第16-21页 |
| 第三章 基础理论 | 第21-29页 |
| 3.1 时间序列分析 | 第21-22页 |
| 3.1.1 平稳时间序列 | 第21页 |
| 3.1.2 时间序列平稳性检验 | 第21-22页 |
| 3.1.3 非平稳时间序列转换方法 | 第22页 |
| 3.2 基本模型 | 第22-29页 |
| 3.2.1 基本概念 | 第22-23页 |
| 3.2.2 ARIMA模型 | 第23-25页 |
| 3.2.3 条件异方差模型 | 第25-29页 |
| 第四章 组合预测模型的构建 | 第29-39页 |
| 4.1 组合预测模型的背景 | 第29页 |
| 4.2 组合预测模型的构建 | 第29-39页 |
| 4.2.1 最优组合预测模型 | 第29-34页 |
| 4.2.2 变权组合预测模型 | 第34-36页 |
| 4.2.3 基于累加残差的变权组合预测模型 | 第36-39页 |
| 第五章 组合模型在济南市AQI预测中的应用 | 第39-57页 |
| 5.1 数据来源 | 第39页 |
| 5.2 模型预测 | 第39-55页 |
| 5.2.1 基于ARIMA模型的预测 | 第39-46页 |
| 5.2.2 基于条件异方差模型的预测 | 第46-53页 |
| 5.2.3 基于累加残差的变权组合模型的预测 | 第53-55页 |
| 5.3 预测结果对比与分析 | 第55-57页 |
| 第六章 研究总结 | 第57-59页 |
| 6.1 研究结论 | 第57页 |
| 6.2 济南市大气污染防治的策略分析 | 第57-58页 |
| 6.3 本文研究的不足之处与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附件 | 第64页 |
