空气质量监测：空气质量预测模型_5.时间序列分析与预测方法.docx
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5.时间序列分析与预测方法
时间序列分析是一种强大的统计分析方法，用于处理随时间变化的数据。在空气质量监测中，时间序列分析可以帮助我们预测未来某个时间点的空气质量指数（AQI），从而为决策者和公众提供及时的信息。本节将详细介绍时间序列分析的基本原理、常用方法以及如何使用人工智能技术进行空气质量预测。
5.1时间序列分析的基本原理
时间序列数据是一系列按时间顺序排列的观测值。这些观测值可以是每小时、每天、每周等不同时间间隔的数据。时间序列分析的主要目标是通过过去的观测值来预测未来的值。时间序列数据通常包含以下四个组成部分：
趋势（Trend）：长期的上
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