时间序列分析在径流预测中的应用

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1、大连理工大学硕士学位论文时间序列分析在径流预测中的应用姓名:屈磊磊申请学位级别:硕士专业:概率论与数理统计指导教师:宋立新20081201大连理工大学硕士学位论文摘要水文预报直接为防汛抢险,水资源的合理利用与保护,水利工程的建设和调度运行管理,以及工农业生产提供服务,是水文研究的重要内容。年径流量的预报,对于制定生产计划、防洪、抗旱、发电、水资源的规划管理和综合利用有着十分重要的意义。时间序列分析属于概率统计学科的一个重要分支,近十多年来得到迅速发展,尤其是实际应用遍及自然科学、社会科学以及工程技术的许多领域。时间序列分析的若干理论已经相当成熟,特别是对于线性平稳

2、时间序列,其多种模型己被广泛应用于各领域的控制和预测。时间序列分析在水文预报方面起着重要作用。本文详细介绍了时间序列模型的特点、相关分析方法及建模过程,并结合现有数据资料,通过相关分析,建立了年径流序列的两种时间序列模型:趋势拟合模型以及ARIMA模型。使用Curveexpertl.3软件进行曲线拟合,建立三次和四次曲线拟合模型。ARIMA模型的建立,由于数据具有非平稳性,所以先对原始数据进行二阶差分,然后对差分后数据特征进行分析,选择合适的模型以及对模型定阶。模型确定后,对模型参数采用了Yule.Walker估计以及最小二乘估计。建模过程中,使用SPSS13.0

3、进行辅助分析,并绘制出预测值折线图与实测值进行比对。对预测结果进行分析,计算结果表明,ARIMA模型对于浈江年径流量预报结果比趋势拟合模型要好。关键词:时间序列;ARIMA;SPSS;径流预测时间序列分析在径流预测中的应用TheApplicationofTimeSeriesAnalysisOnTheHydrologicalForecastingAbstractHydrologicforecastisoneofthemostimportantpartsofhydrologyresearch.Itisthekeyissueinfloodcontrol,waterres

4、ourceusageandprotection,hydraulicstructuredesignreservoiroperation,andindustryagricultureproduction.Towardtotheformulationofproductionplan,thefloodprevention,drought-defying,theelectricitygeneration,thewaterresourcesprogrammanagementandthecomprehensiveutilization,theyearlydischargefor

5、ecasthasextremelyvitalsignificance.Asanimportantembranchmentofprobabilityandstatistics,timeseriesanalysishasbeenregardedasapowerfulandpotentialtoolforpredictionandcontr01.Themaintheorytotimeserieshasbeengrownup,andmanylinearstationarytimeseriesmodelshavebeenusedtocontr01andforecastinv

6、ariousfields.Thetimeseriesanalysismethodplaysalli_mportamroleinthehydrologicforecast.Inthispaper,thecharacters,correlativeanalysismethodSandmodelingprocessoftimeseriesmodelsisintroducedindetail,andtheyearlyrunoffforecastingtimeseriesmodelsaregivenaccordingtocorrelativeanalysisassociat

7、edwithavailabledata.CurveestimationmodelandAR/MAmodelareestablished.Curveexpertl.3softwareisusedtocurveestimation.Accordingtotheunstationaryofdata,second-orderdifferenceiSusedbeforeAIUMAiSsetup.Yule-WalkerestimatesandleastsquaresestimatesischooseforARIMAprocess.硼1ispaperappliesthetime

8、serie

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