可靠的短期或者長(zhǎng)期降水量預(yù)報(bào)不僅可以為旱澇災(zāi)害預(yù)警提供關(guān)鍵信息,而且對(duì)于水資源管理,農(nóng)業(yè)耕種以及生態(tài)環(huán)境建設(shè)有很大的參考價(jià)值。然而,降水是一個(gè)復(fù)雜的非線性大氣過(guò)程,具有空間和時(shí)間依賴性。因此,了解降水的復(fù)雜性和可預(yù)報(bào)性,并在月或季節(jié)尺度上準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)降水量具有一定挑戰(zhàn)性。為了提高月降水量的預(yù)報(bào)精度,本文提出了基于數(shù)據(jù)分解的最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）月降水量預(yù)報(bào)模型,并利用長(zhǎng)江流域138個(gè)氣象觀測(cè)站1960-2012年逐月的降水量資料以及11個(gè)大尺度氣候指數(shù),對(duì)長(zhǎng)江流域各站點(diǎn)分別進(jìn)行了月降水量預(yù)報(bào)研究。其中,1961-2002年的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練模型,2003-2012年的數(shù)據(jù)用于測(cè)試模型。首先,通過(guò)計(jì)算預(yù)報(bào)因子與標(biāo)準(zhǔn)化月降水量之間的偏信息（PI）,來(lái)選取預(yù)報(bào)因子的最佳滯后期以挑選最佳模型輸入。然后,利用差分進(jìn)化（DE）算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的模型參數(shù),以構(gòu)建LSSVM月降水量預(yù)報(bào)模型。為研究數(shù)據(jù)分解方法對(duì)LSSVM模型預(yù)報(bào)性能的改進(jìn),本文利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）或者離散小波變換（DWT）分別對(duì)原始序列進(jìn)行分解再耦合LSSVM模型以分別構(gòu)建EMD-LSSVM和DWT-LSSVM月降... 

【文章來(lái)源】：湖南師范大學(xué)湖南省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：56 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究區(qū)和138個(gè)觀測(cè)站點(diǎn)分布

?１１５ＷＥ?１２０ＷＥ??圖２－ｌ研究區(qū)和１３８?jìng)�(gè)觀測(cè)站點(diǎn)分布??Ｆｉｇｕｒｅ?２－ｌ?Ｓｔｕｄｙ?ａｒｅａ?ａｎｄ?ｌｏｃａｔｉｏｎ?ｏｆ?１３８?ｓｅｌｅｃｔｅｄ?ｒａｉｎｆａｌｌ?ｓｔａｔｉｏｎｓ??８??

只需要滿足分解停止準(zhǔn)則就能獲得所需的本征模函數(shù)。本文將每個(gè)初始時(shí)間序列都??分解為５個(gè)本征模函數(shù)分量和１個(gè)殘差，其中５個(gè)本征模函數(shù)的頻率按順序從最高??到最低排列。圖５－１?（ａ）給出了玉樹（５６０２９）站點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)月降水量的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的??分解結(jié)果圖。在離散小波變換的分解過(guò)程中，采用了?Ｍｅｙｅｒ小波來(lái)構(gòu)造小波基，并??將原始時(shí)間序列分解為５個(gè)細(xì)節(jié)分量（砧，／）２，…，Ａ?）和１個(gè)近似分量（為）。圖??５－１?（ｂ）顯示了玉樹站點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)月降水量的離散小波變換的分解結(jié)果圖。從圖５－１可以??觀察到，本征模函數(shù)分量和細(xì)節(jié)分量在頻率，振幅和波長(zhǎng)上都發(fā)生了變化。Ａ??包含了振幅最大，頻率最高，波長(zhǎng)最短的部分。隨著分解層數(shù)的增加，本征模函數(shù)??分量和細(xì)節(jié)分量在振幅和頻率上依次遞減，并且在波長(zhǎng)上依次增加。??２２??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2907200