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上传时间: 2009-08-03
详细说明： 河流的径流量是一个非平稳的时间序列。由于径流量的变化受主要受气候的影响，而影响气候的因素又是复杂多样的，对于这样一个复杂的系统，常规的思路如回归分析往往误差较大。 基于时间序列的角度出发，我们分别建立了Holt双指数平滑模型和自回归平滑模型ARMA(p,q)。在ARMA(p,q)模型中，我们采用动态参量法在Matlab中得到拟合效果最佳的p和q的值分别为4和3。并通过估计参数得到了预测方程，从1991到1997年的汉江安康站最大、最小径流量实际值和预测值来看，预测的误差较小，同时用该方程得到1998至2002年的最大、 最小径流量的预测值。 人工神经网络由于能够实现各种复杂的功能而备受各领域学者的关注，在模型三中，我们建立了一个以S型函数为传递函数的三层BP神经网络，并把原始数据归一化至[0.2，0.8]，使用Levenberg-Marquardt算法对1943到1990年的48个样本进行训练，达到了较高的精度，并且得到的1991至1997年的预测值与实际值比较接近。利用这个BP神经网络，我们得到了1998到2002年汉江安康站最大、最小径流量进行预测，并给出了模型的误差分析。 ...展开收缩
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