【摘 要】
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提出了建立门限自回归模型(TAR)的一套简便通用的方法.用基于实码的改进遗传算法,可同时优化门限值和自回归系数,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
【机 构】
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合肥工业大学土木建筑工程学院,河海大学,福建省南平市水电局,四川大学水电学院
【基金项目】
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国家自然科学基金，长江水利委员会资助项目，国家自然科学基金
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提出了建立门限自回归模型(TAR)的一套简便通用的方法.用基于实码的改进遗传算法,可同时优化门限值和自回归系数,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模型在气象预测中的广泛应用提供了有力工具.实例计算的结果说明:通过门限值的控制作用,TAR模型可有效地利用气象时序资料所隐含的时序分段相依性这一重要信息,限制了模型误差,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,在各种气象非线性时序预测中具有广泛的实用价值.
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