| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 PM_(2.5)浓度预测的研究背景 | 第9页 |
| 1.2 PM_(2.5)浓度预测的研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 PM_(2.5)浓度预测的研究现状 | 第10页 |
| 1.4 PM_(2.5)浓度预测的研究工作 | 第10-13页 |
| 2 缺失值的处理方法 | 第13-21页 |
| 2.1 缺失值的概述 | 第13-14页 |
| 2.1.1 缺失值的产生 | 第13页 |
| 2.1.2 缺失值的类型 | 第13-14页 |
| 2.2 缺失值的处理 | 第14页 |
| 2.2.1 缺失值的删除 | 第14页 |
| 2.2.2 缺失值的填补法 | 第14页 |
| 2.3 几种缺失值填补法 | 第14-20页 |
| 2.3.1 单值填补法 | 第15-17页 |
| 2.3.2 多重填补法 | 第17-19页 |
| 2.3.3 缺失值其他处理 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 时间序列模型分析 | 第21-35页 |
| 3.1 时间序列分析概述 | 第21-23页 |
| 3.1.1 平稳时间序列的定义 | 第21页 |
| 3.1.2 平稳时间序列的特征统计量 | 第21-22页 |
| 3.1.3 时间序列的平稳性检验 | 第22-23页 |
| 3.2 时间序列模型 | 第23-25页 |
| 3.2.1 自回归模型( AR)( p) | 第24页 |
| 3.2.2 滑动平均模型( MA)(q ) | 第24页 |
| 3.2.3 自回归滑动平均模型( ARMA)(p,q ) | 第24-25页 |
| 3.3 模型的识别与参数估计 | 第25-28页 |
| 3.3.1 模型的识别 | 第25-26页 |
| 3.3.2 参数估计 | 第26-28页 |
| 3.4 模型的检验 | 第28-30页 |
| 3.4.1 有效性检验 | 第28-29页 |
| 3.4.2 参数检验 | 第29-30页 |
| 3.5 模型的预测 | 第30-32页 |
| 3.6 非平稳时间序列的建模 | 第32-34页 |
| 3.6.1 直接剔除法 | 第32页 |
| 3.6.2 趋势项提取法 | 第32-34页 |
| 3.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于关键点的时间序列相似度研究 | 第35-40页 |
| 4.1 时间序列的相似度 | 第35页 |
| 4.2 基于关键点的时间序列相似度 | 第35-40页 |
| 4.2.1 关键点的定义 | 第35-36页 |
| 4.2.2 关键点的提取 | 第36-37页 |
| 4.2.3 距离的度量 | 第37-40页 |
| 5 黄石市 PM_(2.5)日均浓度数据的建模与分析 | 第40-63页 |
| 5.1 缺失值填补 | 第40-41页 |
| 5.2 黄石市区时间序列分段建模 | 第41-55页 |
| 5.2.1 PM_(2.5)日均浓度分季度建模 | 第42-49页 |
| 5.2.2 PM_(2.5)日均浓度分段建模 | 第49-51页 |
| 5.2.3 参数估计 | 第51-53页 |
| 5.2.4 模型的参数检验 | 第53-54页 |
| 5.2.5 模型预测的对比分析 | 第54-55页 |
| 5.3 黄石市区时间序列分段点处数据的拟合比较 | 第55-56页 |
| 5.4 黄石市铁山区 PM_(2.5)日均浓度的时间序列建模与分析 | 第56-63页 |
| 5.4.1 PM_(2.5)日均浓度分季度建模 | 第57-60页 |
| 5.4.2 模型的参数检验 | 第60-61页 |
| 5.4.3 模型的拟合比较 | 第61-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录 攻读学位期间发表的论文和研究成果 | 第67-68页 |
| 后记 | 第68页 |
