針對系統(tǒng)行為序列的周期性波動(dòng)特征,將三角函數(shù)引入離散灰色預(yù)測模型,提出含時(shí)間周期項(xiàng)的離散灰色DGM（1,1,T）模型,其還原公式可表示為三角函數(shù)和指數(shù)函數(shù)的耦合形式,從而表明該模型適用于既存在周期性又具有趨勢性的復(fù)合型序列.基于最小二乘思想,將DGM（1,1,T）模型的參數(shù)估計(jì)轉(zhuǎn)化為非線性優(yōu)化問題,并提出PSO-LM混合算法進(jìn)行數(shù)值求解;通過數(shù)值實(shí)驗(yàn)對模型的適用范圍和參數(shù)估計(jì)方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證;最后將該模型應(yīng)用于河南省安陽市、洛陽市、許昌市和商丘市的農(nóng)業(yè)干旱預(yù)測,結(jié)果表明2019年四個(gè)地市的土壤濕度將呈現(xiàn)出下降態(tài)勢. 

【文章來源】：系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2020,40(10)北大核心CSSCIEICSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

圖１?４系統(tǒng)ＤＧＭ（ｌ，ｌ，ｒ）模型的參數(shù)估計(jì)過程???表１?４系統(tǒng)模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

０５??１．１５８??１．０４３??１．０００??１．５００??４０?５０??迭代次數(shù)Ｘ??圖１?４系統(tǒng)ＤＧＭ（ｌ，ｌ，ｒ）模型的參數(shù)估計(jì)過程???表１?４系統(tǒng)模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果???系統(tǒng)雜?ＰＳ＇Ｏ職－?ＰＳＯ－ＬＭ算法??ｃ?ａ?ｌｏｐ?ａ?ｐ?Ａ?ｔｏ?（ｐ?ａ?０?Ｘ?ｔｏ?ｉｐ??參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確的估計(jì)，結(jié)合ＰＳＯ算法和［算法的ＰＳＯ－ＬＭ混合算法在收斂速度和精度上均取得了較好??的效果，驗(yàn)證了?ＰＳＯ－ＬＭ混合算法的有效性．??灰色模型的預(yù)測結(jié)果如圖２所示，把固定的第１個(gè)數(shù)據(jù)排除后，ＤＧＭ（ｌ，ｉ）模型和ＤＧＭＰ（ｌ，ｌ，ｉＶ）模??型的預(yù)測（模擬）值呈單調(diào)性變化，僅反映了?４個(gè)非線性系統(tǒng)的趨勢性，模型的預(yù)測（模??擬）效果呈現(xiàn)出周期性增長趨勢．顯然，本文提出的ＤＧＭ（１，１，Ｔ）模型的預(yù)測精度高于ＤＧＭ（Ｕ）模型和??ＤＧＭＰ（ｌ，Ｉ，．ｉ＼〇模型，根本原因是：指數(shù)結(jié)構(gòu)下的ＤＧＭＣＵ）模型和ＤＧＭＰ（Ｖｌ，ｉ＼〇模型無法反映４個(gè)非??線性系統(tǒng)的周期性波動(dòng)，而含有周期項(xiàng)的模型能夠識(shí)別４個(gè)非線性系統(tǒng)的周期性特征．??ｏ?ｏ７ｒｌ２７ｒｌ２??統(tǒng)統(tǒng)統(tǒng)統(tǒng)??系系??］ｉｉｔ５０ｘ??（？ｒ親閣墀ｍｌ??ｇ??親??閣??遐??囬??〇Ｌ??１５０２．６１??（？ｋ親閣遐ａｎ??（？ｋ親閣遐ａｎ??（＜ｂｋ?親閣賢ａｎ??圖２?４系統(tǒng)的灰色模型預(yù)測效果??

?Ａｔｍｏ??ｓｐｌＫｉ＇ｉ＆Ａｄ＿ｍｉｎｉｓｔｒａ＿ｔｉ如Ｇｌｈ加ｔｅ?成ｏｎ：?Ｃｍｔｅｉ：）：提供的全球格點(diǎn)化土壤濕度資料??ｇ〇ｖ／ｐｓｄ／ｄａｔａ／ｐｉｄｄｅｄ／ｄａ．ｔａ，ｃｐｃｓ〇ｉｌ．ｈｔｍｌ），資料的空間分辨率為０．５。ｘ?０，￥時(shí)間分辨率為１個(gè)月，與我國實(shí)??際藍(lán)測數(shù)據(jù)的對比分析表明，該資料較好地反映了中國土壤濕度的季節(jié)性和年際變化陴１．??選取覆蓋河南省的永經(jīng)１１０°？１１７＼北緯３１°如３７°?Ｋ域，利用ＡｒｅＧＩＳ軟件對河南省行政Ｒ進(jìn)行網(wǎng)格??劃分，劃分結(jié)果如圖３所示．．．按照劃分結(jié)果將格點(diǎn)化土壤??濕度資料轉(zhuǎn)化為對應(yīng)于河南省行政Ｋ的土壤濕度數(shù)據(jù)．另??外，由于該土壤濕度資料是巾降水、氣溫等代入陸面模式獲??得的，其數(shù)請單位為皿叫利用距〒費(fèi)將土壤濕度轉(zhuǎn)換為土??壤濕度距平？＆＇分比作為表征土壤水分異常的農(nóng)業(yè)干??旱指標(biāo)，其計(jì)算公式為：??Ｍ?－Ｍ??Ｄ五??Ｍ??（２２）??式中：Ａｆ為某時(shí)段土壤濕度，Ｍ為土壤濕度的多年平？均值，??在本文中�。保梗福鼓曛粒玻埃保改甑模常澳瓯寰担�(jīng)過上述處??理后，得到了?２０１６年春季至２０１８年冬季河南�。保傅赜桑У�??土壤濕度季節(jié)距，百分比指標(biāo)數(shù)據(jù)．為表述方便，將２０１６??年春季記為序號(hào)１，?２０１８年冬季記為序號(hào)１２．??５．３建模預(yù)測??圖３河南省網(wǎng)格劃分結(jié)果??根據(jù)河南省農(nóng)業(yè)干旱岡劃［３５１、氣候分Ｋ和水文分Ｋ，選取位于豫北海河重旱Ｋ的安陽市、位于豫西黃??河重旱Ｋ的洛陽機(jī)位寧豫中淮河干旱Ｋ的許昂市和位于豫東淮河干旱岡的商丘市作為典型案例，它們分別??代表著河南省不同的氣候特征，其中：安陽市屬于豫東北〒原氣候和太行山氣候，洛陽＃屬寧豫西

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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