基于时间序列分析和卡尔曼滤波的霾预报技术
来源：计算机应用杂志2017年第11期北京时间：
作者：张恒德, 咸云浩, 谢永华, 杨乐, 张天航
单位：1. 中国气象局 国家气象中心, 北京 100081;2. 南京信息工程大学 计算机与软件学院, 南京 210044;3. 南京信息工程大学 江苏省网络监控中心, 南京 210044
摘要：为了提高霾预报的准确率，解决时序模型的预测延时和准确率不高的问题，提出了一种基于时间序列分析和卡尔曼滤波相结合的混合霾预报算法。首先，利用图检验法和单位根检验法（ADF）检验时间序列的平稳性，通过差分运算将非平稳序列转化成平稳序列，对转化后的平稳序列进行建模；然后，将得到的模型方程作为卡尔曼滤波的状态方程和观测方程，依靠卡尔曼滤波递推性进行预报。实验结果表明，采用时间序列分析和卡尔曼滤波相结合的混合霾客观预报订正方法能有效提高霾预测精度。
关键词：时间序列,卡尔曼滤波,能见度,霾,预报模型
基金资助：国家重点研发计划项目（2016YFC0203301）。
