時間序列分析在氣象中的應用
本文關鍵詞：證券市場股票收益的GARCH模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
《揚州大學》 2010年
時間序列分析在氣象中的應用
趙瑋英
【摘要】： 隨著現代科學技術的迅猛發(fā)展,系統分析理論也在相應地不斷發(fā)展和完善.復雜系統的數學建模也吸引了越來越多的關注.特別地,對帶有許多不確定因素的復雜系統建立數學模型時經常需要使用概率統計模型.時間序列分析方法這一種強有力的工具,在這類系統建模與分析中起到了極其重要的作用.這種方法在金融分析、信號處理和氣象預測等領域已經得到了非常廣泛的應用. 隨著全球變暖等氣候問題的日趨嚴重,氣象數據的研究與分析對于生產實踐與社會生活具有越來越重要的意義.本碩士論文將利用時間序列分析的理論與技術對南京以及其他省會城市夏天最高溫度的氣象數據進行處理與分析,揭示數據的特征并用來進行預測.我們將首先在引言這一章介紹時間序列分析相關背景,所研究的問題以及本論文的主要內容與貢獻.在第二章中,運用平穩(wěn)時間序列建模的原理與方法,我們對南京站點1951-2004年夏季日最高氣溫數據進行了逐年分析.分析結果顯示,1980年、1982年、1986年的溫度數據平穩(wěn),其余年份的溫度數據呈非平穩(wěn).另外,我們還對1980年夏季日最高溫度序列建立自回歸滑動平均模型,采用夏季(5-7月份)前88個數據參與建模,并根據所建模型預測后4天的最高溫度.預測值與真實值的一致性展示了所建模型的可靠性. 在第三章中,對南京1951-2004年夏季日最高氣溫序列中非平穩(wěn)的序列進行了研究.我們主要根據非平穩(wěn)的1998年夏季日最高溫度數據來做案例分析.我們運用非平穩(wěn)時間序列分析的原理與方法,對1998年數據給出了詳細的建模過程.依然用夏季(5-7月份)前88個數據建模,對模型進行綜合分析,并預測后4天的最高溫度值,將預測結果與真實值做比較,檢驗模型的擬合效果.同時我們也對全國省會城市站點的夏季日最高溫度數據進行了平穩(wěn)性分析,并在最后一章對時間序列的可預測性進行了探討. 我們的研究展示了時間序列分析在氣候數據處理中的重要應用,對于其他地區(qū)和時段氣候數據的分析和預測具有很大的參考價值.
【關鍵詞】：
【學位授予單位】：揚州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：P413;O211.61
【目錄】：
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本文關鍵詞：證券市場股票收益的GARCH模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
，本文編號：197135
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