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基于GM(1,1)+AR模型的鐘差短期預(yù)報(bào)改進(jìn)算法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-01-08 14:23
  針對(duì)傳統(tǒng)GM(1,1)+AR組合模型的缺點(diǎn),提出一種可及時(shí)更新建模序列和增強(qiáng)數(shù)據(jù)間相關(guān)性的循環(huán)式鐘差預(yù)報(bào)模型,在預(yù)報(bào)過(guò)程中根據(jù)預(yù)報(bào)時(shí)刻的不同實(shí)時(shí)調(diào)整AR模型階數(shù)?紤]到原始鐘差建模序列長(zhǎng)度會(huì)對(duì)預(yù)報(bào)精度造成影響,分別使用2 h、6 h、12 h和24 h的鐘差序列構(gòu)建模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)模型的預(yù)報(bào)精度較傳統(tǒng)方法有一定提高,且預(yù)報(bào)結(jié)果更穩(wěn)定;使用不同長(zhǎng)度的鐘差序列構(gòu)建模型對(duì)預(yù)報(bào)結(jié)果有一定影響,其中二次多項(xiàng)式模型受原始序列長(zhǎng)度的影響較大,改進(jìn)模型受影響較小。 

【文章來(lái)源】:大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué). 2020,40(09)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)

【部分圖文】:

基于GM(1,1)+AR模型的鐘差短期預(yù)報(bào)改進(jìn)算法研究


PRN26鐘差預(yù)報(bào)結(jié)果

基于GM(1,1)+AR模型的鐘差短期預(yù)報(bào)改進(jìn)算法研究


PRN08鐘差預(yù)報(bào)結(jié)果

流程圖,模型,流程,序列


GM(1,1)+AR循環(huán)模型預(yù)報(bào)鐘差思路如下:1)利用原始鐘差序列構(gòu)建GM(1,1)模型,并向外預(yù)報(bào)1個(gè)歷元,預(yù)報(bào)結(jié)果記為GM(1,1)_pre,通過(guò)對(duì)比可得原始鐘差序列與GM(1,1)模型擬合序列之差,記為GM(1,1)_bias;2)利用BIC準(zhǔn)則確定合適的階數(shù),對(duì)GM(1,1)_bias序列構(gòu)建AR模型,并向外預(yù)報(bào)1個(gè)歷元,預(yù)報(bào)結(jié)果記為AR_pre;3)取GM(1,1)_pre與AR_pre之和為下一個(gè)歷元的最終預(yù)報(bào)結(jié)果,即GM_AR_pre(i)= GM(1,1)_pre+AR_pre;4)將GM_AR_pre(i)添加至原始鐘差序列中最后一位并剔除鐘差序列的首位數(shù)據(jù),形成新的原始鐘差序列。重復(fù)執(zhí)行上述步驟,直至預(yù)報(bào)結(jié)束。具體預(yù)報(bào)流程見(jiàn)圖1。構(gòu)建預(yù)報(bào)模型時(shí),AR模型具有明確的定階指標(biāo)要求,而GM(1,1)模型對(duì)建模數(shù)據(jù)量大小并無(wú)明確規(guī)定。當(dāng)原始序列長(zhǎng)度不同時(shí),GM(1,1)模型系數(shù)及后續(xù)預(yù)報(bào)結(jié)果也會(huì)存在差異,因此在建模前需確定原始鐘差序列的長(zhǎng)度。本文擬預(yù)報(bào)24 h的鐘差,分別采用前2 h、6 h、12 h和24 h的鐘差序列作為原始序列構(gòu)建GM(1,1)模型,分析采用不同長(zhǎng)度的原始序列構(gòu)建GM(1,1)模型對(duì)預(yù)報(bào)精度的影響。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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碩士論文
[1]AIC準(zhǔn)則及其在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的應(yīng)用研究[D]. 陳曉鋒.天津財(cái)經(jīng)大學(xué) 2012



本文編號(hào):2964753

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