论文摘要
【目的】提高降雨量预测精度,为农业、水利等相关部门提供决策依据。【方法】鉴于月降雨量时间序列具有显著的多尺度特征,开展了数据驱动下基于模型融合的月降雨量预测研究,应用灰色EGM(1,1)模型和自适应模糊神经网络系统(ANFIS)分别预测了年尺度与月尺度下的月降雨量,采用灰色关联法将2个预测结果进行数据融合。利用澳大利亚维多利亚8个站点降雨数据验证所提出方法,并将预测结果进行了与单一灰色EGM(1,1)、ANFIS、人工神经网络(ANN)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)与聚类回归法(CLR)模型预测结果对比。【结果】模型融合预测结果精度高于单一EGM(1,1)、ANFIS、ANN及ARIMA模型预测结果,并在8个站点中的5个取得了最佳预测效果,其中中部地区(Ballarat和Cape Otway站点)及东部地区(Dookie,Wangaratta和Orbost站)预测均方根误差为28.2～37.2 mm,西部地区(Dimboola,Edenhope和Dunkeld站点)预测均方根误差为20.8～23.4 mm。【结论】所提出的模型融合预测法可行,为月降雨量预测提供了新思路。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙晓婷,任刚红,杜坤,冯燕,周明
关键词: 月降雨量预测,数据驱动,模型融合,自适应模糊神经网络系统,灰色预测模型
来源: 灌溉排水学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 农业科技,基础科学
专业: 非线性科学与系统科学,气象学
单位: 昆明理工大学建筑工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(51608242),云南省应用基础研究青年项目(2017FD094),云南省人才培养计划项目(14118943)
分类号: N941.5;P426.62
DOI: 10.13522/j.cnki.ggps.20180198
页码: 90-95
总页数: 6
文件大小: 2063K
下载量: 130
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标签：月降雨量预测论文; 数据驱动论文; 模型融合论文; 自适应模糊神经网络系统论文; 灰色预测模型论文;