叶晓波 王 松

(楚雄师范学院计算机信息管理中心，云南 楚雄 675000)

ARIMA模型在楚雄市年平均气温预测中的应用研究*

叶晓波 王 松

(楚雄师范学院计算机信息管理中心，云南 楚雄 675000)

文章运用时间序列ARIMA模型的建模方法对云南省楚雄市1961年到2010年年平均气温进行分析研究，通过SAS软件建立了ARIMA(p，d，q)时间序列模型，同时运用建立的模型对楚雄市未来4年的年平均气温值进行了预测;本文的研究结果对当地工农业生产、人民生活具有一定参考价值。

时间序列;ARIMA;气温;SAS

1.引言

气温的变化对工农业生产、环境、水资源、人民生活有很大的影响，对气温的建模及预测一直是人工智能领域的热点话题，本文利用SAS软件对楚雄市1961年到2010年年平均气温进行分析研究，采用差分运算将原序列转换成平稳时间序列，采取ARIMA模型的建模方法对序列分析建模，从而为楚雄市年平均气温建立了ARIMA(p，d，q)时间序列模型，最后运用建立的模型对楚雄市未来4年的年平均气温进行了预测。

2.ARMA模型

一个平稳非白噪声序列是一个蕴含相关信息的序列，为提取该序列中的有用信息，通常建立一个线性模型来拟合该序列的发展，ARMA模型是目前最常用的平稳序列拟合模型;如果序列要经过差分后才是平稳非白噪声序列，就要使用ARIMA模型进行拟合。

2.1 ARMA模型

ARMA模型又称为自回归移动平均模型，是目前用来拟合平稳序列最常用的模型，它包含有三种基本形式:自回归模型AR(p)，移动平均模型MA(q)和自回归移动平均模型ARMA(p，q)。……