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时间:2018-10-27
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1、太阳黑子数的ARIMA模型摘要:从比利时皇家天文台(theRoyalObservatoryofBelgium)的太阳黑子指数数据中心(theSunspotIndexDatacenter)的X站获得了1700—2013每年的太阳黑子数的数据。利用R软件结合时间序列建模方法对观测值进行了分析和建模,并利用该模型对未来的太阳黑子数进行了预测。 关键词:太阳黑子数;R软件;fBasics添加包;ARIMA模型 :P182.41:A:2095-6835(2014)11-0121-03 太阳黑子是太阳光球上出现的一种临时现象,它们在可见光下会比周围区域黑暗。太阳黑子
2、很少单独活动,而是经常成群出现,活跃时会对地球的磁场产生影响,对各类电子产品和电器造成损害,还会使地球南北极和赤道的大气环流作经向流动,进而造成恶劣天气。鉴于太阳黑子的危害性,有必要对其数量进行预测,进而对其进行有效的控制。 从比利时皇家天文台的太阳黑子指数数据中心X站获得从1700—2013期间每年的太阳黑子数数据,时间跨度为314年,即共获得了314个观测值。下面将利用R软件结合时间序列建模的方法对这些数据进行分析,并建立ARIMA预测模型。 1数据的预处理 一共有314个数据,第一个数据是2013年的太阳黑子数,最后一个数据是1700年的太阳黑子数
3、。为了方便时间序列分析,需要把数据的顺序倒过来。 由于是年度数据,所以每个观测值中的日期属性并不重要,只需提取观测值即可,输入代码:s1=sunspot2014[,2],得到命名为s1的去日期数据。 将按照时间顺序排列的太阳黑子数的数据对象命名为s3. 2基本统计分析 输入代码:library(fBasics),加载R的添加包fBasics。为了对常用统计量进行计算,输入代码:basicStats(s3),由输出结果可以得到以下几个结论:①在314个数据中,无缺失值,且记录的最小太阳黑子数数值为0.输入代码:text("Time",cex=2,side
4、=1,line=3) mtext("s3",cex=2,side=2,line=2.5) (mm=mean(s3)) (m1=rep(mm,nn)) lines(1700:2013,m1,lty=2) 为了观察数据的自相关函数,输入代码: acf(s3,lag=length(s3)-1,xlab="",ylab="",axes=FALSE,main="") axis(1,cex.axis=1.5) axis(2,cex.axis=1.5) mtext("Lag",cex=2,side=1,line=3) mtext("ACF",cex=2,
5、side=2,line=2.5) 太阳黑子数具有非常明显的周期性,且周期在11~12之间,为此,对时间序列数据进行周期为11的季节差分,输入代码:s4=diff(s3,11)。为了检测季节差分后数据的平稳性,输入代码:library(fUnitRoots),以加载R的fUnitRoots添加包,再输入代码:adfTest(s4,lags=11,type='ct'),并用扩展的Dickey-Fuller单位根进行检验,结果显示p值为0.03047,由此可得出季节差分后的数据具有平稳性的结论。 为了观察季节差分后数据的变化趋势,输入代码: plot(s4,x
6、lab="",ylab="",axes=FALSE) axis(1,cex.axis=1.5) axis(2,cex.axis=1.5) mtext("Time",cex=2,side=1,line=3) mtext("s4",cex=2,side=2,line=2.5) 为了观察季节差分后数据的自相关函数,输入代码: acf(s4,lag=length(s4)-1,xlab="",ylab="",axes=FALSE,main="") axis(1,cex.axis=1.5) axis(2,cex.axis=1.5) mtext("Lag"
7、,cex=2,side=1,line=3) mtex摘要:从比利时皇家天文台(theRoyalObservatoryofBelgium)的太阳黑子指数数据中心(theSunspotIndexDatacenter)的X站获得了1700—2013每年的太阳黑子数的数据。利用R软件结合时间序列建模方法对观测值进行了分析和建模,并利用该模型对未来的太阳黑子数进行了预测。 关键词:太阳黑子数;R软件;fBasics添加包;ARIMA模型 :P182.41:A:2095-6835(2014)11-0121-03 太阳黑子是太阳光球上出现的一种临时现象,它们在可见光
8、下会比周围区域黑暗。太阳黑子很少单独活
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