【摘 要】
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为了对月度降雨量进行科学预测,将ARIMA模型与RBF神经网络相结合,提出一种基于ARIMA-RBF耦合算法的月度降雨量预测模型。首先,利用ARIMA模型对月度降雨量线性部分进行拟合预
【基金项目】
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国家科技支撑计划(2013BAH12F01)资助
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为了对月度降雨量进行科学预测,将ARIMA模型与RBF神经网络相结合,提出一种基于ARIMA-RBF耦合算法的月度降雨量预测模型。首先,利用ARIMA模型对月度降雨量线性部分进行拟合预测,计算ARIMA模型预测的残差;然后,利用RBF神经网络对ARIMA模型残差进行拟合预测;最后,利用RBF神经网络预测结果对ARIMA模型进行补偿修正,得到最终降雨量预测结果。将该方法用于重庆市沙坪坝月度降雨量实际预测中,预测结果精度高于单一ARIMA模型以及RBF神经网络,能够满足实际预测需求。结果表明：将线性拟合算法和
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