时间序列模型在降水量预测中的应用研究

【摘要】：研究准确预测降水量,可提高应对灾害的能力。降水量的变化既受大气环流、地形、气压、气候带等各种环境因子的影响,降水量的动态特征呈现复杂非线性,使得准确预测未来降水量的变化较为困难。为了提高预测精度,采用融合时间序列模型与支持向量回归提出了一种新的多因子影响降水量预测模型。首先用支持向量机进行环境因子的非线性选择,用时间序列模型进行模型阶数的确定,最后以最优阶模型一步预测法检验模型外推能力。应用于赤峰地区夏季降水量预测,仿真结果表明,改进方法预测精度高,用在旱涝预测方面具有较好的应用前景。