基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
利用ARMA模型对河川径流量预测进行了研究.ARMA模型主要利用数据间的相关性来建立模型,根据数据分析建立ARMA(3,1)模型最优,但预测效果并不好.为了达到好的预测效果,把两个ARMA模型组合运用建立新的模型,得到较好的预测效果.
推荐文章
基于BP神经网络的河川年径流量预测
人工神经网络
BP神经网络
L-M算法
年径流量预测
基于误差修正模型的河川年径流量预测研究
误差修正模型
协整
白噪声
误差
基于时间序列组合模型的河川年径流预测
河川径流
时间序列组合模型
自回归模型
基于RBF神经网络的河川年径流量预测
RBF神经网络
模型
径流量
预测
开都河
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于ARMA模型的河川年径流量预测
来源期刊 哈尔滨商业大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 ARMA模型 Eviews软件 平稳性 可逆性
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 数理科学
研究方向 页码范围 320-323
页数 分类号 TP273
字数 3096字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-0946.2011.03.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐文科 东北林业大学理学院 29 162 7.0 12.0
2 顾海燕 东北林业大学理学院 14 104 6.0 10.0
3 王勇 哈尔滨商业大学基础学院 9 48 4.0 6.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (9)
同被引文献  (24)
二级引证文献  (3)
1986(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1989(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2012(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2013(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2014(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2016(4)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(1)
2018(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2019(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
ARMA模型
Eviews软件
平稳性
可逆性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
哈尔滨商业大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-0946
23-1497/N
大16开
哈尔滨市道里区通达街138号
1980
chi
出版文献量(篇)
3911
总下载数(次)
16
总被引数(次)
20147
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导