【摘 要】
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为提高降水量预测的准确度,降低经济损失。针对降水量数据序列非线性、非平稳的特征,在已有灰色波形预测模型的基础上引入斜率和分位数,构造非等间隔斜率灰色波形预测模型。首先,采用斜率等高线解决降水量数据具有上升、下降或波动的特征;其次,引入分位数解决降水量数据非平稳的特征;再次,采用GM(1,1)模型对满足条件的等高时刻序列建模;最后,采用非等间隔斜率灰色波形预测模型方法及传统方法对河南省1990-2019年的降水量数据进行分析。结果表明:基于方法的降水量预测结果与实测结果更相符、预测误差更小,精度较高。提出的
【基金项目】
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河南省哲学社会科学规划项目(2020BJJ046),河南省高等学校重点科研项目(21A790013),华北水利水电大学研究生创新项目(YK2020-29)。
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为提高降水量预测的准确度,降低经济损失。针对降水量数据序列非线性、非平稳的特征,在已有灰色波形预测模型的基础上引入斜率和分位数,构造非等间隔斜率灰色波形预测模型。首先,采用斜率等高线解决降水量数据具有上升、下降或波动的特征;其次,引入分位数解决降水量数据非平稳的特征;再次,采用GM(1,1)模型对满足条件的等高时刻序列建模;最后,采用非等间隔斜率灰色波形预测模型方法及传统方法对河南省1990-2019年的降水量数据进行分析。结果表明:基于方法的降水量预测结果与实测结果更相符、预测误差更小,精度较高。提出的
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