具有周期变化和下降趋势的地下水位的预测

• 作者: 丁晶 杨晓华 金保明 金菊良
• 来源期刊: 水利水运工程学报
• 关键词: 地下水位 时间序列 门限自回归模型 非线性预测 遗传算法
• 年，卷（期）: 2000,（3）
• 所属期刊栏目: 短文及科研成果简介
• 页码范围: 53-57
• 页数: 5页
• 分类号: TV211.12
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-640X.2000.03.011

摘要

应用门限自回归(TRA)模型解决具有周期性变化和下降趋势的地下水位的预测问题,可以有效地利用地下水位资料所隐含的时序分段相关性,起到限制模型误差,保证模型预测性能的稳定性,提高预测精度的作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁晶	四川大学水利电力工程学院	208	8759	49.0	86.0
2	金菊良	四川大学水利电力工程学院	18	957	11.0	18.0
3	杨晓华	河海大学数学物理系	21	1062	11.0	21.0
4	金保明		12	134	7.0	11.0