針對(duì)傳統(tǒng)ARIMA模型對(duì)非線(xiàn)性的降水時(shí)間序列擬合效果差、預(yù)測(cè)精度低的缺點(diǎn),建立基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的差分自回歸移動(dòng)平均預(yù)報(bào)模型（EEMD-ARIMA）。用EEMD方法將序列分解簡(jiǎn)化,采用不同的ARIMA模型進(jìn)行建模,并重構(gòu)各擬合分量。建立EMD、EEMD、ARIMA和EMD-ARIMA 4個(gè)模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,EEMD-ARIMA模型的擬合效果最好,其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)到82.46%,該模型在年降水預(yù)測(cè)應(yīng)用中能夠更準(zhǔn)確地描述年降水量的變化規(guī)律,具有實(shí)際意義。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2020,37(11)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

EEMD-ARIMA模型框架

EEMD是基于噪聲輔助分析的方法,原理較為簡(jiǎn)單,通過(guò)在年降水序列中加入白噪聲,白噪聲頻譜均勻分布,使得信號(hào)自動(dòng)分布到合適的尺度上。由EMD的零均值特性,噪聲在多次平均計(jì)算后會(huì)相互抵消,從而得到的集成均值計(jì)算結(jié)果即可視為最終結(jié)果,最終結(jié)果與原始序列的誤差隨著集成平均次數(shù)的增加而減小。因此從理論上講,EEMD對(duì)抑制EMD的模態(tài)重疊有較好的效果。EEMD的算法流程如圖1所示。1.2 ARIMA模型

式中:xt為樣本值;εt為當(dāng)期隨機(jī)誤差干擾;φi和γj為模型參數(shù);p、d、q是模型階數(shù)。xt為前p階xt-1,xt-2,…,xt-p和前q階εt-1,εt-2,…,εt-q的多元線(xiàn)性函數(shù)。ARIMA的建模流程如圖2所示。2 EEMD-ARIMA模型

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3120100