【摘 要】
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基于混沌理论的局域法对非线性、非平稳的降雨系统的预测较为适用,而邻近点个数与混沌局域法预测精度密切相关,但在运用该模型对降雨量预测时却鲜有人考虑邻近点个数问题,邻
【基金项目】
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昆明理工大学2016年大学生课外学术科技创新基金(2015YB025)
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基于混沌理论的局域法对非线性、非平稳的降雨系统的预测较为适用,而邻近点个数与混沌局域法预测精度密切相关,但在运用该模型对降雨量预测时却鲜有人考虑邻近点个数问题,邻近点个数选择过少可能将历史运动趋势忽略,选取过多将加大计算量,甚至引入伪邻近点,导致预测精度降低。鉴于此,研究了BIC信息准则用于混沌局域法的邻近点个数的确定,并采用实测月降雨量数据验证所提出方法。结果表明,运用BIC信息准则优选邻近点能显著提高月降雨量预测精度,预测的平均绝对误差由3.640%降低到2.511%。
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