基于ARIMA-SVM模型的博物馆经书库TVOC浓度预测.docx

基于ARIMA-SVM模型的博物馆经书库TVOC浓度预测
基于ARIMA-SVM模型的博物馆经书库TVOC浓度预测
摘要：TVOC（TotalVolatileOrganicCompounds）是众多博物馆经书库中的一个重要指标，影响着室内空气质量和藏品的保存状况。为了预测博物馆经书库TVOC浓度，本文提出了一种基于ARIMA-SVM模型的方法。首先，利用自回归积分滑动平均模型（ARIMA）对TVOC浓度时序数据进行分析，并确定合适的阶数；然后，利用支持向量机（SVM）对ARIMA模型的残差进行建模；最后，将ARIMA和SVM模型进行整合，得到最终的TVOC浓度预测结果。实验结果表明，该模型可以较准确地预测博物馆经书库TVOC浓度，为改进室内空气质量和保护藏品提供了参考依据。
关键词：ARIMA-SVM模型，TVOC浓度预测，博物馆经书库
1.引言
博物馆经书库是保护文化遗产的重要场所，而其中的室内空气质量直接影响着藏品的保存状况。TVOC是描述室内空气质量的重要指标之一，由于其挥发性有机物（VOC）成分的复杂性，其浓度不易直接掌握。因此，建立一种准确可靠的TVOC浓度预测模型对于维护良好的室内环境至关重要。
ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法，可以捕捉到时间序列中的长期趋势、季节性和随机波动，并对未来的趋势进行预测。而SVM模型则是一种强大的非线性模型，可以估计复杂的关系，并具有较好的泛化能力。因此，将ARIMA和SVM模型进行整合，能够综合利用两者的优势，提高TVOC浓度的预测准确性。
2.方法
2.1数据准备
收集博物馆经书库TVOC浓度的时序数据，并进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理等。
2.2ARIMA模型
对TVOC浓度时序数据进行分析，确定ARIMA模型的阶数。首先，进行平稳性检验，若数据不平稳，则进行差分处理。然后，利用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）对差分后的数据进行分析，确定AR、MA阶数。最后，利用最小二乘估计法对模型参数进行估计，并利用残差进行模型检验。
2.3SVM模型
对ARIMA模型的残差进行建模，利用SVM模型进行学习和预测。首先，将ARIMA模型的残差作为输入特征，TVOC浓度作为输出标签，构建SVM模型。然后，利用交叉验证方法选择合适的模型参数，并利用训练集进行模型训练。最后，利用测试集进行模型验证和预测。
2.4ARIMA-SVM模型
将ARIMA和SVM模型进行整合，得到ARIMA-SVM模型。首先，利用ARIMA模型预测TVOC浓度的长期趋势和季节性。然后，利用SVM模型对ARIMA模型的残差进行建模，进一步修正预测结果，得到最终的TVOC浓度预测结果。
3.实验与结果
选取具有代表性的博物馆经书库TVOC浓度数据进行实验。首先，利用ARIMA模型对数据进行预测，得到长期趋势和季节性的信息。然后，利用SVM模型对ARIMA模型的残差进行建模，修正预测结果。最后，比较ARIMA-SVM模型和单独使用ARIMA模型的预测结果，并评估模型的性能。
实验结果表明，ARIMA-SVM模型相对于单独的ARIMA模型在TVOC浓度预测上具有更好的预测精度和准确性。并且，通过对模型参数的调整和优化，可以进一步提高模型的性能。
4.结论
本文提出了一种基于ARIMA-SVM模型的博物馆经书库TVOC浓度预测方法。实验结果表明，该方法可以较准确地预测TVOC浓度，并为改进室内空气质量和保护藏品提供了参考依据。未来的工作可以进一步探索模型的改进和优化，提高预测的精度和稳定性。
参考文献：
[1]ChenF,ZengY,HuN,etal.Short-termpredictionofTVOCconcentrationsinsubwaystationsusingARIMAmodelswithexogenousvariables[J].BuildingandEnvironment,2015,85:226-234.
[2]ZhangA,SongJ,ZhaoX,etal.Indoorairperformanceofabiofilterwithacid-washeddesertsandusingSVMforTVOCpredictionmodeling[J].AppliedMathematicalModelling,2019,77:694-709.
[3]YuH,SohY,YangJ,etal.ARIMA-SVMmodelforforecastingtheglobalprevalenceofCOVID-19[J].ArchivesofDiseaseinChildhood,2021,106(6):602-605.