南亚翔，李红利，修春波，张洪志

(1.天津工业大学电气与自动化学院，天津 300387；

2.天津工业大学电工电能新技术天津市重点实验室,天津 300387；

3.中国石油大港油田原油运销公司，天津 300280)



基于卡尔曼滤波的空气质量指数预测方法

南亚翔1,2，李红利1,2，修春波1,2，张洪志3

(1.天津工业大学电气与自动化学院，天津 300387；

2.天津工业大学电工电能新技术天津市重点实验室,天津 300387；

3.中国石油大港油田原油运销公司，天津 300280)

摘要：分析了卡尔曼滤波预测空气质量指数的机理，用ARMA算法为卡尔曼滤波建立模型，提出了将RBF神经网络融合于卡尔曼滤波的方法，实现对空气质量指数的混合预测。根据空气质量指数时间序列的特点，建立了自回归预测模型，进而建立卡尔曼滤波的状态方程和测量方程。采用随机梯度逼近训练算法训练RBF神经网络，用RBF神经网络的输出作为卡尔曼滤波测量方程的观测值。融合了RBF神经网络后的卡尔曼滤波预测方法减少了单一方法的延迟现象，使同种性质的误差累积减小，提高了预测精度。对AQI序列预测的仿真显示融合后的卡尔曼滤波方法优于单一的卡尔曼滤波方法，亦优于现已广泛应用的BP神经网络预测方法。

关键词：卡尔曼滤波；空气质量指数；预测；ARMA；RBF神经网络

近年来城市空气污染严重，民众对空气质量日益关注。环保部门对AQI(空气质量指数)数据进行通报时，由于大气空间属于纯滞后系统，因此通报的数据具有滞后性，实时性较差，不能够满足一些户外作业和特定工作人员的需求。……