ARIMA-LSTM组合模型在基于SPI干旱预测中的应用——以青海省为例

• 作者: 丁严 张建海 张棋 许德合
• 来源期刊: 干旱区地理
• 关键词: 干旱预测 SPI ARIMA-LSTM组合模型 青海省
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 地球信息科学
• 页码范围: 1004-1013
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.12118/j.issn.1000-6060.2020.04.15

摘要

开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础.利用1958-2017年青海省38个气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数(SPI),并建立了SPI序列自回归移动平均模型(ARI-MA)、长短时记忆神经网络模型(LSTM)和基于二者优点提出的ARIMA-LSTM组合模型;对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型,以西宁站点为例,对多尺度SPI值进行预测,借助均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数R2对所有预测模型的有效性进行判定.结果 表明:ARIMA-LSTM组合模型在SPI1和SPI12的RMSE值分别为0.159 7和0.181 0,均低于ARIMA模型的1.265 4和0.293 3,说明ARIMA模型与ARIMA-LSTM组合模型对SPI的预测精度都与时间尺度有关,ARIMA模型的预测精度随着时间尺度的增加而逐渐提高;结合GIS并利用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-LSTM组合模型相比于单一ARIMA模型的预测精度更高,且能够很好拟合不同时间尺度的SPI值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许德合		12	27	2.0	5.0
2	丁严		3	0	0.0	0.0
3	张棋		3	0	0.0	0.0
4	张建海		2	0	0.0	0.0