基于ARIMA-SVM模型的博物馆经书库TVOC浓度预测
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。
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
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Prediction of TVOC concentration in museum scripture libraries based on ARIMA-SVM model
Abstract: In order to meet the need of preventive protection of cultural relics, the TVOC concentration of a museum's scripture library is predicted and studied by the ARIMA model and the ARIMA-SVM model, respectively. The prediction results show that the ARIMA-SVM model has high accuracy and can better predict the trend of TVOC concentration series. The MAE, MAPE and RMSE based on the ARIMA-SVM combined forecasting method are 0.001 5×10-6, 0.000 5 and 0.005 5×10-6, respectively. This confirms the feasibility of the ARIMA-SVM model in the prediction of the TVOC concentration of the museum, which can provide a scientific basis for the environmental regulation of the scripture library.
Keywords: museum; scripture library; preventive protection; TVOC concentration; ARIMA-SVM combined model; time series forecasting; model evaluation;
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