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基于差分自回归移动平均模型的气温预测分析

摘要

由于气象数据往往按照时间顺序来记录，气象数据是一个非常典型的时间序列数据。在对各种气象指标进行分析预测时，研究者们经常使用时间序列预测模型来对气象数据进行处理。

本文先引出多元回归模型Y=b0+b1X1+b2X2+?+bkXk+e，将多元回归模型中的外部多因素换为时间序列内部不同时刻的数据，建立自回归（AR）模型。并通过平滑模型预测公式推导出移动平均模型（MA）。由于模型是用前期误差来修正模型，用自回归与移动平均结合的办法来解决误差独立性问题。即先进行自回归再进行一次移动平均。得到B-J方法的基础模型ARMA模型。