小波变换和时间序列模型相结合的降雨量预测

• 作者: 石宏新 赵景佳
• 来源期刊: 高师理科学刊
• 学科: 数学
• 关键词: 时间序列 动态数据 降雨量 小波降噪
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 页码范围: 10-14
• 页数: 5页
• 分类号: O242.1
• 字数: 2764字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9831.2020.08.004

摘要

针对降雨量预测问题大多采用时间序列分析的方法,但是对于准确预测降雨量和降雨变化规律,提高降雨量的预测精度等问题,如果仅采用时间序列的方法误差相对来说比较大.提出一种小波变换和时间序列预测模型(ARMA)相结合的降雨量预测方法.在预测过程中,对降雨量进行归一化处理,利用小波变换对原始降雨量进行降噪,降低其预测中的误差,采用正确的时间序列模型对降噪后的降雨量进行分析,建立最优降雨量预测模型.对实际降雨量进行仿真测试,结果表明,改进的方法预测精度比传统方法要高,且能更好地反映降雨量变化规律,为降雨量的预测提供了一种新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石宏新	黑龙江科技大学理学院	7	1	1.0	1.0
2	赵景佳	黑龙江科技大学理学院	2	0	0.0	0.0