排污数据ARIMA模型预测优化研究

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本文研究排污数据时间序列预测优化问题。以某企业排污数据ARIMA模型的预测为例,从异常值处理和选择样本回归两个方面,给出了优化方法,结果表明:不同标准的异常值处理和不同的样本选择,对时序预测都会造成影响。企业在实际时序预测中,可以尝试不同的标准和样本,寻找最优预测准确度,实现预测优化。
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