一种基于非线性时间序列分析的城市臭氧浓度预测方法

本发明公开了一种基于非线性时间序列分析的城市臭氧浓度预测方法，属于环境监测和大气质量评估领域，步骤如下：收集特定区域的历史臭氧浓度及相关气象因子数据，构建数据集；利用辛几何模态分解(SGMD)技术对数据进行非线性和非平稳信号分析，提取关键模态成分；通过皮尔逊相关性分析，选取与臭氧浓度高度相关的气象因子和模态成分；使用蜣螂优化算法(DBO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数设置，增强预测模型的准确性和鲁棒性；将优化后的LSSVM模型应用于臭氧浓度预测，并对预测结果进行精确误差评估。本发明能够有效提高臭氧浓度预测的准确性和可靠性，为城市大气质量管理和环境保护政策制定提供科学支持，具备较高的实用价值和推广前景。