基于时间序列的娘子关泉降水及径流变化分析

论文摘要

为了研究及预测娘子关泉域降水及径流的变化趋势,采用时间序列分析方法,通过SPSS软件建立ARIMA模型对降水和径流序列进行分析,并预测后续11年的变化趋势,得出预测值的95%置信区间.结果表明,ARIMA(6,1,0)模型是年降水序列的有效拟合模型,ARIMA(10,2,0)模型是年径流序列的有效拟合模型.相比娘子关泉域的年降水序列,年径流序列的下降趋势更为显著,且从2017年开始,年径流序列预测值的95%置信区间开始包含负值,说明可能受人为因素的影响,需要引起人们的重视.

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王永珂,范永辉

关键词: 娘子关泉,时间序列,降水和径流,软件,模型

来源: 哈尔滨商业大学学报(自然科学版) 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

专业: 数学,地球物理学

单位: 天津师范大学数学科学学院

分类号: P333.1;O211.61

DOI: 10.19492/j.cnki.1672-0946.2019.03.022

页码: 360-366

总页数: 7

文件大小: 1505K

下载量: 195

相关论文文献

• [1].基于非稳态时间序列的生理控制模型研究[J]. 系统工程理论与实践 2020(02)
• [2].基于多样化top-k shapelets转换的时间序列分类方法[J]. 计算机应用 2017(02)
• [3].时间序列趋势预测[J]. 现代计算机(专业版) 2017(02)
• [4].基于分型转折点的证券时间序列分段表示法[J]. 商 2016(31)
• [5].基于ARMA模型的股价预测及实证研究[J]. 智富时代 2017(02)
• [6].《漫长的告别》(年度资助摄影图书)[J]. 中国摄影 2017(04)
• [7].王嵬作品[J]. 当代油画 2017(07)
• [8].基于模糊时间序列的计算机信息粒构建研究[J]. 粘接 2020(10)
• [9].基于时间序列挖掘的合成旅装备维修保障能力预测[J]. 系统工程与电子技术 2020(04)
• [10].风速时间序列混沌判定方法比较研究[J]. 热能动力工程 2018(07)
• [11].土壤退化时间序列的构建及其在我国土壤退化研究中的意义[J]. 土壤 2015(06)
• [12].基于信息颗粒和模糊聚类的时间序列分割[J]. 模糊系统与数学 2015(01)
• [13].不确定时间序列的降维及相似性匹配[J]. 计算机科学与探索 2015(04)
• [14].时间序列的异常点诊断方法[J]. 中国卫生统计 2011(04)
• [15].基于独立成分分析的时间序列谱聚类方法[J]. 系统工程理论与实践 2011(10)
• [16].面向不确定时间序列的分类方法[J]. 计算机研究与发展 2011(S3)
• [17].一种基于频繁模式的时间序列分类框架[J]. 电子与信息学报 2010(02)
• [18].超启发式组合时间序列预报模型[J]. 福建电脑 2020(08)
• [19].基于深度学习的时间序列算法综述[J]. 信息技术与信息化 2019(01)
• [20].基于时间序列符号化模式表征的有向加权复杂网络[J]. 物理学报 2017(21)
• [21].基于互相关的二阶段时间序列聚类方法[J]. 计算机工程与应用 2016(19)
• [22].基于期货市场行为的时间序列切分及表示方法研究[J]. 中国管理信息化 2015(19)
• [23].基于形态特征的时间序列符号聚合近似方法[J]. 模式识别与人工智能 2011(05)
• [24].基于模糊时间序列对我国对外贸易中的进口水平的预测[J]. 统计与决策 2010(23)
• [25].模糊变量时间序列及其应用[J]. 辽宁工程技术大学学报(自然科学版) 2010(06)
• [26].时间序列流的分层段模型[J]. 小型微型计算机系统 2009(04)
• [27].发动机转速时间序列分形特征分析[J]. 机械科学与技术 2008(11)
• [28].基于HDAD的异构航空数据异常检测的研究[J]. 计算机仿真 2020(03)
• [29].重庆藕塘滑坡地下水位时间序列混沌性判别与预测[J]. 人民长江 2020(S1)
• [30].基于能量过滤的不确定时间序列数据清洗方法[J]. 智能计算机与应用 2019(04)

标签：娘子关泉论文;  时间序列论文;  降水和径流论文;  软件论文;  模型论文;