基于条件异方差分析的水文时序模型及其应用

被引：9

作者：

王红瑞 ^{[1
]}

高雄 ^{[1
]}

常晋源 ^{[2
]}

左恒 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京师范大学水科学研究院-水沙科学教育部重点实验室

[2] 北京师范大学数学科学学院

来源：

系统工程理论与实践 | 2009年 / 11期

关键词：

时间序列分解; 条件异方差模型; 灰色BX数据生成法; 灰色Markov预测模型; 鲇鱼山水文站;

D O I：

暂无

中图分类号：

P333.1 [水量平衡];

学科分类号：

081501 ;

摘要：

针对条件异方差现象在水文过程的时序研究中常被忽略的情况,建立了水文过程时间序列分析和预测模型.首先,利用Census X12分解水文时序,由其得到的周期项与趋势项分别建立相应的条件异方差模型;其次,对于分解序列后得到的残差项,建立基于BX数据生成的灰色Markov预测模型;再次,将三个模型进行耦合,编制了算法流程,由此提出了一种基于条件异方差的水文时序分析与预测模型;最后以河南省淮河流域的鲇鱼山水文站1975-1999年逐月的径流量为例进行了应用验证.研究结果表明:提出的模型从预测效果来看,总的平均偏差只有17.42%,其精度要明显高于常规的水文时序分析中ARCH和ARMA(1,1)等传统方法.

引用

页码：19 / 30

页数：12

共 18 条

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