改进时间序列模型在降雨量预测中的应用研究

• 作者: 白玉洁
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 降雨量 时间序列 小波变换 自回归模型
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 141-145
• 分类号: TP319
• 字数: 3369字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.10.035

摘要

在降雨量预测问题的研究中,降雨量多种相互影响的自然因素结果.针对准确预测降雨量和降雨变化律率,根据变化是一种具有非平稳性、时变特征,传统预测方法无法反映降雨量的非平稳性和时变规律,预测结果精度低.为了提高降雨量的预测精度,提出一种小波变换和时间序列预测模型( ARIMA)相结合的降雨量预测方法.首先对降雨量原始数据进行归一化处理,然后采用小波变换将非平稳性数据处理成平稳性数据,最后采用能够进行时间序列分析的ARIMA模型对平稳后的降雨量进行学习,建立最优降雨量预测模型,并对实际降雨量进行仿真测试.仿真结果表明,改进方法的降雨量预测精度比传统预测方法要高,能够很好的反映降雨量的变化规律,为降雨量预测提供了一种新的预测途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白玉洁		2	34	2.0	2.0