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基于遗传算法的门限自回归模型在海温预测中的应用
被引：3
作者：
金菊良
丁晶
魏一鸣
机构：
[1] 四川大学水利系
[2] 中国科学院科技政策与管理科学研究所
来源：
关键词：
海温时间序列,门限自回归模型,非线性预测,遗传算法;
D O I：
暂无
中图分类号：
P731.31 [水温预报];
学科分类号：
摘要：
提出了建立门限自回归模型（ＴＡＲ）的一套简便通用的方法。用作者提出的改进遗传算法，可同时优化门限值和自回归系数，成功地解决了ＴＡＲ建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题，为ＴＡＲ模型的广泛应用提供了强有力的工具。实例计算的结果说明了这套方法的可行性和有效性，同时也说明了，通过门限值的控制作用，ＴＡＲ模型可以有效地利用如海洋资源所隐含的时序分段相依性这一重要信息，限制了模型误差，从而保证了ＴＡＲ模型预测性能的稳健性，提高了预测精度。该方法具有通用性，在各种非线性时序预测中具有重要的理论意义和应用价值
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