基于灰色关联法的月降雨量预测

• 作者: 任刚红 冯燕 周明 孙晓婷 杜坤
• 来源期刊: 灌溉排水学报
• 学科: 工学
• 关键词: 月降雨量预测 数据驱动 模型融合 自适应模糊神经网络系统 灰色预测模型
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 90-95
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 4541字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13522/j.cnki.ggps.20180198

摘要

[目的]提高降雨量预测精度,为农业、水利等相关部门提供决策依据.[方法]鉴于月降雨量时间序列具有显著的多尺度特征,开展了数据驱动下基于模型融合的月降雨量预测研究,应用灰色EGM(1,1)模型和自适应模糊神经网络系统(ANFIS)分别预测了年尺度与月尺度下的月降雨量,采用灰色关联法将2个预测结果进行数据融合.利用澳大利亚维多利亚8个站点降雨数据验证所提出方法,并将预测结果进行了与单一灰色EGM(1,1)、ANFIS、人工神经网络(ANN)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)与聚类回归法(CLR)模型预测结果对比.[结果]模型融合预测结果精度高于单一EGM(1,1)、ANFIS、ANN及ARIMA模型预测结果,并在8个站点中的5个取得了最佳预测效果,其中中部地区(Ballarat和Cape Otway站点)及东部地区(Dookie,Wangaratta和Orbost站)预测均方根误差为28.2～37.2 mm,西部地区(Dimboola,Edenhope和Dunkeld站点)预测均方根误差为20.8～23.4 mm.[结论]所提出的模型融合预测法可行,为月降雨量预测提供了新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周明	昆明理工大学建筑工程学院	37	138	7.0	10.0
2	冯燕	昆明理工大学建筑工程学院	36	66	5.0	7.0
3	杜坤	昆明理工大学建筑工程学院	26	49	3.0	6.0
4	任刚红	昆明理工大学建筑工程学院	4	9	2.0	2.0
5	孙晓婷	昆明理工大学建筑工程学院	4	7	2.0	2.0