典型文献
基于ARIMA-SVM模型的博物馆经书库TVOC浓度预测
文献摘要：
为满足文物预防性保护需求,分别用ARIMA和ARIMA-SVM模型对某博物馆经书库TVOC浓度进行了预测研究.结果表明:ARIMA-SVM模型的精度高,能够较好地预测TVOC浓度序列趋势;基于ARIMA-SVM组合预测方法的平均绝对误差(MAF)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.001 5×10-6、0.000 5和0.005 5×10-6,印证了该模型预测博物馆TVOC浓度的可行性,可以为经书库环境调控提供科学依据.
文献关键词：
博物馆;经书库;预防性保护;TVOC浓度;ARIMA-SVM模型;时间序列预测;模型评价
中图分类号：
作者姓名：
张舸;白姣;周志鹏;成倩
作者机构：
北京科技大学,北京;国家文物局考古研究中心,北京
文献出处：
引用格式：
[1]张舸;白姣;周志鹏;成倩-.基于ARIMA-SVM模型的博物馆经书库TVOC浓度预测)[J].暖通空调,2022(11):100-103
A类：
经书库
B类：
ARIMA,TVOC,浓度预测,文物预防性保护,预测研究,度序列,组合预测方法,平均绝对误差,MAF,平均绝对百分比误差,MAPE,RMSE,环境调控,时间序列预测,模型评价
AB值：
0.229027
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