[发明专利]一种基于ARIMA模型的工业废气排放量预测的方法

权利要求书

1.一种基于ARIMA模型的工业废气排放量预测的方法，其特征在于，包括以下步骤，

数据抽取步骤；

数据探索与预处理步骤；

平稳性检测步骤；

白噪声检验步骤；

模型定阶步骤；

模型预测步骤。

2.如权利要求1所述的一种基于ARIMA模型的工业废气排放量预测的方法，其特征在于，所述数据抽取步骤具体包括：

读取业务系统数据库中的数据，制定采集规则。

3.如权利要求1所述的一种基于ARIMA模型的工业废气排放量预测的方法，其特征在于，所述数据探索与预处理步骤具体包括：

异常值和缺失值分析，使其满足ARIMA模型的时序数据。

4.如权利要求1所述的一种基于ARIMA模型的工业废气排放量预测的方法，其特征在于，所述平稳性检测步骤具体包括：

对建模数据采用单位根检验法，通过迪基-福勒检验判断其时序数据的平稳性，若单位根检验统计量对应的P值小于0.05，则判定该序列为平稳序列。

5.如权利要求1所述的一种基于ARIMA模型的工业废气排放量预测的方法，其特征在于，所述白噪声检验步骤具体包括：

检验的Q统计量判断m阶滞后范围内序列的自相关性是否显著，或序列是否为白噪声，若计算得出p值下降到0.05置信度以下，则判定出现显著的自回归关系，且序列并非白噪声。

6.如权利要求1所述的一种基于ARIMA模型的工业废气排放量预测的方法，其特征在于，所述模型定阶步骤具体包括：

绘制稳定非白噪声序列的自相关图和偏自相关图，观察图形分布估计相关参数p和q的分布区间，取第一指标达到最小的模型最优阶数p和q。

7.如权利要求1所述的一种基于ARIMA模型的工业废气排放量预测的方法，其特征在于，所述模型预测步骤具体包括：

根据参数p，d，q构建ARIMA自回归移动平均模型，采用第二指标评估模型样本内拟合的好坏。