本文主要研究内容
作者李气芳,马翠（2019）在《基于FAR（1）模型的PM2.5浓度预测研究》一文中研究指出：首先利用函数重构理论,表示了漳州2017年11月1日至2018年5月5日PM2.5浓度数据的函数特征.然后对重构好的函数曲线进行主成分分析,得到PM2.5浓度曲线的3个函数主成分,代表PM2.5浓度曲线的主要变异特征.最后利用函数主成分投影法估计PM2.5浓度FAR（1）模型的算子,并进行样本外的短期预测,预测效果相对较好,其结果可为决策者提供参考.
Abstract
shou xian li yong han shu chong gou li lun ,biao shi le zhang zhou 2017nian 11yue 1ri zhi 2018nian 5yue 5ri PM2.5nong du shu ju de han shu te zheng .ran hou dui chong gou hao de han shu qu xian jin hang zhu cheng fen fen xi ,de dao PM2.5nong du qu xian de 3ge han shu zhu cheng fen ,dai biao PM2.5nong du qu xian de zhu yao bian yi te zheng .zui hou li yong han shu zhu cheng fen tou ying fa gu ji PM2.5nong du FAR（1）mo xing de suan zi ,bing jin hang yang ben wai de duan ji yu ce ,yu ce xiao guo xiang dui jiao hao ,ji jie guo ke wei jue ce zhe di gong can kao .
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自闽南师范大学学报(自然科学版)的李气芳,马翠，发表于刊物闽南师范大学学报(自然科学版)2019年03期论文，是一篇关于函数型数据分析论文,函数自回归模型论文,函数主成分论文,闽南师范大学学报(自然科学版)2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自闽南师范大学学报(自然科学版)2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：函数型数据分析论文; 函数自回归模型论文; 函数主成分论文; 闽南师范大学学报(自然科学版)2019年03期论文;