《表4 ARIMA(p,d,q)污染预报模型相关系数》

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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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根据最高气温、最低气温、平均气温、降水量、相对湿度、平均风速等气象数据及PM2.5、PM10、O3等空气质量监测数据，选择p，d，q数值创建ARIMA（p，d，q）污染预报模型，相关系数如表4所示。