【摘 要】
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由于辐射、气象等复杂因素变化,水文过程时间序列模型的预测和不确定性是当前研究的重要问题。该文以参考作物腾发量为研究对象,运用能够反映时间序列非线性变化的GARCH（gener
【机 构】
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华中科技大学水电与数字化工程学院,中国科学院土壤与可持续农业国家重点实验室,中国水利水电科学研究院水利所
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由于辐射、气象等复杂因素变化,水文过程时间序列模型的预测和不确定性是当前研究的重要问题。该文以参考作物腾发量为研究对象,运用能够反映时间序列非线性变化的GARCH（generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model）类模型,选取湖北省宜昌站1953—2007年实测气象数据进行计算,依次研究其时间序列特性、预测模型、波动特征和最优的误差预测模型。结果表明,季节自回归滑动平均模型（SARMA,seasonal autoregressi
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