ARIMA模型在降水量预测中的应用

ARIMA模型是研究时间序列的重要方法,普遍应用于时间序列的分析与预测。利用SPSS软件的时间序列分析预测功能,对营口市降水量数据建立ARIMA模型,并在模型的基础上对营口市降水量趋势进行了分析和预测。     

灰色时序模型在变形监测中的应用

随着基坑工程的规模向更大、更深的方向发展,基坑变形规律的监测和研究具有重要的工程应用价值.笔者从灰色系统、时间序列及其组合模型三个方面对工程实例进行模拟,并将拟合结果与监测数据进行对比,分析了各模型的精度.     

灰色时序模型在变形监测中的应用

随着基坑工程的规模向更大、更深的方向发展,基坑变形规律的监测和研究具有重要的工程应用价值.笔者从灰色系统、时间序列及其组合模型三个方面对工程实例进行模拟,并将拟合结果与监测数据进行对比,分析了各模型的精度.     

灰色马尔科夫模型在年降水量预测中的应用

在遵循新信息优先的灰色理论前提下,分别将第一个时刻的数据x(1)(1)、最后时刻的数据x(1)(n)以及前一个时刻的数据x(1)(k-1)作为初始条件建立GM(1,1)模型,并采取加权的方式对各模型的预测结果进行求和,得到改进后的GM(1,1)模型预测结果。然后,利用马尔科夫模型对优化灰色模型预测结果进行修正。实例应用结果表明:灰色马尔科夫模型预测精度比传统灰色模型有明显提高,与实际降水量数据的拟合程度更好。     

基于BP神经网络时间序列模型的降水量预测

基于降水过程存在周期性、随机性的特点,应用时间序列典型分解法提取原降水量序列中的趋势成分和周期性成分,对于剩余平稳序列成分,采取BP神经网络模型对其进行模拟;最后建立降水量的BP神经网络时间序列预测模型。以宿迁市近14年的月平均降水资料为实例对该模型进行了具体的应用。结果表明:基于BP神经网络时间序列预测模型可以有效地预测降水量,并和传统的时间序列加法模型进行了比较,结果显示基于BP神经网络的时间序列预测优于传统的时间序列加法模型,模型具有较高的精度和稳定性。     

潍坊市不同频率年降水量未来发生时间预测

采用灰色拓扑预测理论，根据潍坊市多年（１９５８年￣１９９５年）的年降水量，建立了年降水量指标的灰色预测ＧＭ（１，１）模型群，并根据模型对滩坊市未来时间的年降水量及发生时间进行了预测，为有关部门进行抗旱防汛决策及制定水资源调度计划提供参考依据。     

时间序列模型在辽西降水量动态预测的应用

文中结合时间序列模型,对辽宁西部地区的降水量进行了动态预测。研究结果表明:时间序列模型预测的年降水量和区域实测年降水量之间的相关系数达到0.839 6,在4个季节中,夏季预测的降水量相关度最高,达到0.872 5,冬季预测值和实测值相关性最低,为0.590 3,但也可满足降水量预测精度要求。研究成果对于辽宁西部地区降水量动态预测提供参考价值。     

时间序列均生函数模型在降水量预测中的应用

近年来,全球化气候变暖,对降水的变化具有一定的影响。降水量的变化对人类活动及农业生产具有重要的作用,对其进行分析研究及预测,有利于对灾害的防御与控制。但由于降水的变化受到诸多因素的影响,准确的预测降水量具有一定的难度,本文利用均生函数方法,建立均生函数模型,对降水量进行分析与预测,结果表明,时间序列均生函数模型对降水量进行预测,其模型精度高,其预测结果可作为提出防灾减灾措施的依据,具有一定的现实意义。     

年降水量的灰色—时序组合预测模型

年降雨量的预测对农业，水利，减灾等非常重要但准确可信地预测又很困难。文中首次提出了降雨量的灰色－时序预测法，在北京市平原典型地区地下水地上水联合运用的试验研究课题中，利用黄村气象站降雨资料对此法进行验证，精度达到Ｉ级水平，得到有关专家的肯定和好评。     

时间序列分析在预测年降水量中的应用

本文分析了河南省商丘地区１９５１－１９９０年的降雨特点，采用“时序迭加法”和“年稳时序法”，预测降水量。该区降水量的演变过程是周期性影响因素和非周期影响因素综合作用结果，我们道德采用数学方法把周期降水系列分离出来，将残余降水系列用自相关方法建立自回归方程，求出随机降水，再将周期降水与随机降水相加即得到预测降水量，预测结果较好。     

小波随机耦合模型在胖头泡蓄滞洪区年降水量预测中的应用

以胖头泡蓄滞洪区为例,对实测年降水资料进行差分和标准化处理,采用小波理论和随机水文学方法进行耦合分析,建立了年降水小波随机耦合模型,精度检验结果表明,模型有效性和可靠性较高。该模型揭示了区域年降水量的时间变化规律,为胖头泡蓄滞洪区充分利用天然降水、合理调蓄洪水及配置地下水资源提供了科学依据。     

关中地区月平均降水量预测

通过建立关中地区季节性的ARIMA模型,对月平均降水量序列进行了拟合和预测,结果表明:所建模型对6～11月份的月平均降水量有较高的预测精度,平均预测误差在10%以下;春冬季的预测误差大多在15%以上,对这一时期月平均降水量的预测能力较低.     

组合模型在用水量预测中的应用

鉴于一个地区用水量的复杂性和非线性的特征,分别采用灰色预测模型、Logistic模型和龚帕茨模型预测成都市城市用水量.通过进行冗余检验,灰色预测模型是冗余方法,剔除冗余方法后,对Logistic模型和龚帕茨模型采用最小化方差的办法进行权重分配,建立了成都市用水量的组合预测模型.结果表明:与单项预测模型相比,组合模型的预测精度高,预测结果更加可靠.     

基于时间序列的太子河流域降水量的预测

本文在分析时间序列变量的基础上,利用太子河流域降水量统计资料,运用一定的数学方法建立预测模型,时间趋势向外延伸,从而获得序列的发展变化趋势,实现对该流域降水量的预测,验证时间序列分析方法作为一种预测方法的可行性,以便通过及时有效的实时调度,最大限度地减轻旱涝灾害的损失。     

基于灰色—周期外延模型的年降水量预测

将灰色GM(1,1)模型与周期外延叠加模型相结合,构建灰色—周期外延预测模型,并以齐齐哈尔市为例,对其近30年年降水序列进行了拟合和预测研究。结果表明,模型具有较好的拟合效果和预测精度,揭示了齐齐哈尔市年降水序列明显的增加趋势和周期性变化特征,可为齐齐哈尔市旱涝预测提供理论依据。     

湛江地区年降水量的时间序列分析

通过应用时间序列分析技术,对湛江地区1955~2004年降水量序列进行分析,验证了该序列的时间序列特性,研究该序列ARMA模型的适应情况,证实年平均降水量序列满足ARMA模型并通过该模型对未来降水量进行预测。     

烟台地区降水量的ARIMA随机模型研究

采用自回归求积移动平均法(AR IM A),对烟台地区历年来的降水量动态数据进行了分析。结果显示,AR IM A(3,1,2)模型提供了较准确的预测效果,相对误差变化在0.21%~5.75%,可以用于未来的预测,并为烟台市降水量的预测提供了可靠依据。     

基于EEMD-LSTM组合模型石家庄月降水量预测研究

为了探讨EEMD-LSTM算法对石家庄逐月降水量进行预测的可行性,通过对石家庄市1980-2020年降水数据进行分析发现,该地降水具有不稳定性和复杂性。为解决这一问题,采用经验模态分解(EEMD)方法对降水数据进行预处理,并将提取出的各模态每个子序列(IMF)输入到LSTM神经网络中进行预测。结果表明,EEMD-LSTM算法在石家庄逐月降水量预测中具有较好的性能,其预测结果与实际观测值的误差较小,相应的MAE和RMSE分别为2.12、3.13mm,决定系数为0.92。研究表明,EEMD-LSTM算法可作为一种新的有效工具,用于石家庄市降水量预测研究。     

优选组合模型在山东省工业需水预测中的应用

工业的迅速发展以及水资源短缺,致使工业需水量预测成为焦点.以工业生产函数法、人均综合用水量法作为基本方法分别预测了山东省的工业需水量,其中工业生产函数法考虑了参数的时变性,人均综合用水量法考虑了人口、社会等因素.应用一般的组合理论,对单一模型的预测结果进行了加权组合,通过合理性分析,人均综合用水量法是劣势因子,组合结果不好.提出并采用了先组合模型后预测的新方法,并与一般的组合方法进行比较,证明先组合模型后预测的新方法精度更高一些.最后预测了山东省2015年、2020年的工业需水量分别为212958万、198013万m3.     

电力负荷预测的灰色随机组合模型

年电力负荷具有稳定增长的趋势成分和随机成分．由灰色模型描述趋势成分，由自回归模型刻化随机成分，两者叠加，即灰色随机组合模型，可反映年电力负荷的变化特性．实例验证表明，该途径是可行而有效的．