时间序列分析在径流预测中的应用

被引：4

作者：

屈磊磊

齐丽岩

高胜哲

机构：

[1] 大连海洋大学理学院

来源：

安徽农业科学 | 2015年 / 43卷 / 21期

关键词：

时间序列分析; ARIMA; SPSS; 年径流量;

D O I：

10.13989/j.cnki.0517-6611.2015.21.009

中图分类号：

P333 [水文分析与计算];

学科分类号：

081501 ;

摘要：

通过对1978～2012年浈江历年年径流量数据分析,建立时间序列模型。在模型的建立过程中,使用SPSS软件,对不同阶数的ARIMA模型进行比较,按照最小信息量原则选择最优模型ARIMA(4,1,0),并且使用该模型对2013～2016年径流量进行预测。

引用

页码：23 / 24+103 +103

页数：3

共 9 条

[1] 长期水文统计预报方法在长江大通站径流预报中的应用 [J].

顾绮仪 .

水利水文自动化, 2005, (01) :42-43

[2] 白山水库径流中长期预报研究与应用 [J].

张利平 ;

王德智 ;

夏军 .

水电能源科学, 2002, (01) :18-20

[3] 非线性时间序列分析的最新进展及其在地球科学中的应用前景 [J].

洪时中 .

地球科学进展, 1999, (06) :559-565

[4] 模糊模式识别法在中长期预报中的应用 [J].

白子岩 .

水利水电技术, 1999, (02) :50-51

[5] 中长期水文预报综合分析理论模式与方法 [J].

陈守煜 .

水利学报, 1997, (08) :16-22

[6] 水文预报时间序列神经网络模型 [J].

钟登华，王仁超，皮钧 .

水利学报, 1995, (02) :69-75

[7] 评灰色系统理论 [J].

谢科范 .

系统工程, 1991, (04) :49-52

[8]

函数系数自回归模型在水文预报中的应用[D]. 张小静.西安理工大学. 2007

[9] A seasonal periodic long memory model for monthly river flows [J].

Ooms, M ;

Franses, PH .

ENVIRONMENTAL MODELLING & SOFTWARE, 2001, 16 (06) :559-569

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