基于機(jī)理或統(tǒng)計(jì)的預(yù)測預(yù)報(bào)模型存在于不同領(lǐng)域,多模型集合預(yù)測也漸漸增多,但大部分只停留于普通加權(quán)平均的階段。本文受2013年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)多尺度模型思想的啟發(fā),基于傅里葉級(jí)數(shù)展開的方法提出一種全新的復(fù)雜系統(tǒng)多模型集合預(yù)測模型,以期提高多模型結(jié)合使用的科學(xué)性及提高預(yù)測精度。即通過把不同模型的輸出結(jié)果轉(zhuǎn)化為相似的級(jí)數(shù)函數(shù)表現(xiàn)形式,再通過實(shí)測值擬合,給各函數(shù)的基波與各級(jí)諧波項(xiàng)分別賦予不同的加權(quán)系數(shù),并加和得到熵值模型,并提出用基波與各階諧波的熵值來表征不同模型在不同層次上的重要性。 

【文章來源】：廣東化工. 2018,45(08)

【文章頁數(shù)】：2 頁

【文章目錄】：
1 前言
2 模型構(gòu)建
3 模型應(yīng)用與解釋
4 討論與小結(jié)



本文編號(hào)：3046305