《表5 预报值与实况值相关系数、显著性及均方根误差》

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《万盛大气污染特征分析及污染预报模型的建立》

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注:**表示通过0.01显著性检验

将两个模型进行对比发现（表3、表5），两者均为显著相关，但ARIMA（p，d，q）预报模型计算得到的PM2.5、PM10、O3的相关系数均高于多元回归预报模型，尤其是对PM2.5和PM10来说，前者远高于后者。从均方根误差来看，ARIMA（p，d，q）预报模型计算得到的PM2.5、PM10的结果小于多元回归预报模型，而O3则大于多元回归预报模型计算得到的结果，进一步说明ARIMA（p，d，q）预报模型对颗粒物污染的预报效果要远好于多元回归预报模型。