安徽农业科学

2008, (14) 5696-5698

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卷烟烟气焦油量的ARMA预测模型研究
ARMA Forecast Model of Tar of Cigarette Smoke

陆鸣;李东亮;许自成;刘秀彩;许寒春;

摘要(Abstract):

[目的]为计算机辅助配方研究提供理论依据。[方法]以同一品牌不同批次卷烟的烟气焦油量为研究对象,采用时间序列分析法,建立了卷烟烟气焦油量的预测模型,并进行了模型预测验证。[结果]ARMA(22,)模型的AIC、LF和FPE值在各模型中均最小,所以选择ARMA(2,2)为卷烟烟气焦油量的预测模型,即:(1-1.622 q-1+0.844 q-2)y(t)=(1-1.836 q-1+1.02 q-2)e(t)。根据对模型残差序列进行的白噪声检验判定,建立的ARMA(2,2)模型是显著有效模型,模型预测验证表明模型预测精度达99.51%,平均相对误差为0.49%,属于一级(优等)模型。时间序列一般用于短期预测,不能用于长期预测。[结论]该研究建立的卷烟烟气焦油量的ARMA(2,2)预测模型的预测精度高、误差小,可以用于卷烟烟气焦油量的短期预测。

关键词(KeyWords): 卷烟;烟气焦油量;ARMA模型;时间序列分析

Abstract:

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基金项目(Foundation):

作者(Author): 陆鸣;李东亮;许自成;刘秀彩;许寒春;

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