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摘要:
地下水埋深的变化过程是一个复杂的非线性过程,这种具有复杂的非线性组合特征的序列,使用某一种模型进行预测,结果往往不理想.在分析了灰色GM(1,1)模型、灰色GM(1,1)周期性修正模型和时序AR(n)模型的优点和缺点基础上,提出了一种新的灰色时序组合预报模型,该方法利用了GM预测所需原始数据少、方法简单的优点,用周期修正方法反映其地下水位埋深周期性波动的特征,用AR(n)模型预报其地下水位埋深的随机变化,实例研究表明,这种方法方便简洁实用且预测结果接近于实际观测值,为其它地区的地下水位埋深和相关时间序列的分析研究提供参考与借鉴作用.
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文献信息
篇名 灰色时序组合模型及其在地下水埋深预测中的应用
来源期刊 数学的实践与认识 学科 地球科学
关键词 GM(1,1) 时序模型(AR) 组合预测模型 地下水埋深预测
年,卷(期) 2008,(18) 所属期刊栏目 工程
研究方向 页码范围 70-76
页数 7页 分类号 P64
字数 3710字 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
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GM(1,1)
时序模型(AR)
组合预测模型
地下水埋深预测
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
数学的实践与认识
半月刊
1000-0984
11-2018/O1
16开
北京大学数学科学学院
2-809
1971
chi
出版文献量(篇)
15632
总下载数(次)
52
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67673
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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