要想準(zhǔn)確地評(píng)估洪水風(fēng)險(xiǎn)、合理地構(gòu)造可靠的防洪抗旱預(yù)警系統(tǒng),對(duì)月降水量的精確中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)必不可少.對(duì)月降水量序列來說,具有高波動(dòng)和非線性的特征.通過傳統(tǒng)的、單一的方法來實(shí)現(xiàn)對(duì)月降水量的高精度預(yù)測(cè)非常困難.這些方法雖然具有容易識(shí)別、模型簡(jiǎn)單的優(yōu)點(diǎn),但對(duì)于非線性月降水量的中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)很難達(dá)到理想的效果.基于這個(gè)原因,本文提出了基于季節(jié)因子調(diào)整(SIA)、集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)、偏自相關(guān)分析(PACF)、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)和SARIMA的組合優(yōu)化模型SEPG-S,來解決具有非平穩(wěn)、非線性特性的降水量時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題.首先,通過SIA對(duì)含有季節(jié)性的降水量序列進(jìn)行處理,提取出其中的季節(jié)因子;然后,通過EEMD對(duì)已去除季節(jié)影響的降水量序列進(jìn)行分解,將其分解成含有不同尺度,頻率由高到低的一系列本征模態(tài)函數(shù)(IMF);最后,應(yīng)用GRNN和SARIMA對(duì)這些IMF和殘差序列分別處理,將每個(gè)IMF和殘差的預(yù)測(cè)結(jié)果加總整合得到最終的預(yù)測(cè)值.以甘肅省酒泉市降水量序列為例進(jìn)行案例分析,并與其它預(yù)測(cè)方法進(jìn)行比較.結(jié)果表明,本文提出的方法效果較好.與此同時(shí),為了驗(yàn)證這個(gè)模型具有良好的預(yù)測(cè)精度和強(qiáng)泛化特性,將該方法用于甘肅省敦煌、玉門鎮(zhèn)這兩個(gè)地區(qū)的月降水量預(yù)測(cè),同樣取得理想的效果.研究中發(fā)現(xiàn),SIA可提取原始數(shù)據(jù)中的季節(jié)成分,避免季節(jié)因子對(duì)月降水量的影響;EEMD方法可有效分解具有高波動(dòng)、非線性的降水量時(shí)間序列,保留其原有的特性以及不同時(shí)間尺度的分布規(guī)律;PACF和交叉驗(yàn)證分別用來確定GRNN輸入層神經(jīng)元的數(shù)目和優(yōu)化GRNN中的參數(shù),規(guī)避了人為確定這些因子不精準(zhǔn)的缺點(diǎn);而GRNN和SARIMA發(fā)揮其自身優(yōu)勢(shì),對(duì)不同頻率的時(shí)間序列分別預(yù)測(cè).這個(gè)模型在有效地繼承了這幾個(gè)方法優(yōu)點(diǎn)的同時(shí),也兼顧了原始序列自身的特性,對(duì)解決高波動(dòng)、非線性序列的預(yù)測(cè)問題非常有價(jià)值.通過與其他預(yù)測(cè)方法比較,發(fā)現(xiàn)該模型對(duì)解決該類問題有較高的預(yù)測(cè)精度和較好的泛化能力.
【學(xué)位單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：P338;P457.6
【部分圖文】：

文章結(jié)構(gòu)圖

訓(xùn)練集太小會(huì)導(dǎo)致分類器的準(zhǔn)確率不高.圖2.2 5-fold交叉驗(yàn)證(二) K-fold交叉驗(yàn)證K-fold交叉驗(yàn)證是Hold-out方法的改進(jìn), 簡(jiǎn)單記作K-CV. 將原始數(shù)據(jù)集隨機(jī)分割成 個(gè)子集(通常均分), 其中只有一個(gè)子集(測(cè)試集)被用來測(cè)試模型, 其余 14

GRNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D

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本文編號(hào)：2827153