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门限混合回归模型是由门限自回归模型发展而来。门限自回归模型(Threshold Autore-gressive Model)是由汤家豪于1978年首先提出的，该模型经过国内十几年的研究已经有了很大进展和完善。本文介绍门限混合回归模型在辽宁省一些地区季降水和温度预报中的应用。 相似文献
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逐步门限自回归模型及其建模方案 总被引：2，自引：0，他引：2
针对门限自回归模型在模型识别方面的不足，提出了逐步门限自回归模型，并同时给出了该模型的一种建模方案。数值实例表明，逐步门限自回归模型在模拟和预报稳定上比一般门限自回归模型有一定程度的提高。 相似文献
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非线性门限自回归模型用于时间序列的外推预报 总被引：3，自引：0，他引：3
对一些呈非线性变化的时间序列，如果勉强用线性统计模型来描述，效果往往不理想。本文利用非线性的自激励门限自回归模型（ＳＥＴＡＲ）、开环门限自回归模型（ＴＡＲＳＯ）对我省记录年代较长的烟台年降水量序列进行建模分析，并探讨分析了模型的稳定性，最后利用稳定的ＳＥＴＡＲ模型进行外推预报。 相似文献
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多元门限回归模型的一种建模方法 总被引：12，自引：0，他引：12
本文根据门限自回归模型的基本思想[1]，提出一种多元门限回归模型的建模方法。其特点是充分考虑了预报系统中某些特殊预报因子突变点对预报关系的改变作用。数值实例表明，该模型在模拟和预报精度上比一般线性逐步回归模型有一定程度的提高。 相似文献
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用多元混合门限回归进行汛期降水量预测试验 总被引：2，自引：0，他引：2
在综合考虑预测对象的周期变化和前期外部因子的共同作用后,给出带有周期分量的多元混合门限回归模型。通过青岛汛期降雨量的7年预报试验表明,该模型具有较为稳定的预报能力,值得进一步研究应用。 相似文献
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应用自激励门限自回归模式对旱涝游程序列的模拟和预报 总被引：3，自引：0，他引：3
在用AR、ARMA等线性模式对气候序列进行拟合和预报时,由于气候序列中存在着非线性变化,所以拟合和预报效果往往不太理想。本文首次用非线性自激励门限自回归模式(SETAR)对由北京511年(1470—1980年)历史旱涝记录变换的湿涝(干旱)游程记录进行了模拟和预报,解决了长期以来预报方程不能随转折点变更的问题。拟合和预报结果表明:门限自回归模式的拟合和预报效果比线性AR模式有明显提高。AR模式只能预报出2年长度以下的游程转折点,而SETAR模式能较准确地预报出3年长度以上的游程转折点。这可能是因为在预报过程中SETAR模式能按游程转折点更新模式,而且模式建立时不要求序列具有平稳性的缘故。 相似文献
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南宁市空气臭氧污染的TAR模型预报研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以门限自回归统计方法为基础进行南宁城市臭氧日最大小时浓度TAR模型预报研究.选取日平均气压作为参与预报气象因子、180日作为建模资料长度、开方形式的数据转换后建立模型预报效果更佳.预报结果检验表明预报方案是可行的,并提出了改进建议. 相似文献
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由浙江省金华市气象局李邦宪、蒋天麟研制的IBM—PC/XT微机长期天气预报微机业务系统包含了相关普查、逐步回归、逐步判别、方差分析、谐波分析、多层递阶、岭回归、门限自回归、逐步回归双重分析等20多个气象应用程序包和约300余k字节的长期天气预报因子资料库。经测试和使用表 相似文献
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为介绍和推广时间序列分析的新模型及其应用,安徽省气象台和中央气象局科学研究院天气气候研究所联合举办的“时间序列分析及其气象应用”讨论班1981年10月8日至22日在安徽青阳举行。讨论班邀请了中国科学院应用数学研究所、系统科学研究所、安徽大学数学系、天气气候所和安徽省气象台的同志讲授了如下方面的内容: (1) 随机序列和统计估计的基础知识;(2) ARMA(自回归滑动平均)模型及其识别和参数估计;(3) 动态系统的建模;(4) 非平稳序列;(5)时间序列预报;(6) 多维时间序列和Akaike准则;(7)门限自回归模型;(8) 气象实例。这些内容反映了时间序列分析在七十年代的最新进展。 相似文献
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考虑了气候系统中一些变量突变时对预测关系的改变作用，用多元门限回归模型的建模方法建立长江下游地区夏季旱涝趋势预测模型。拟合效果较理想，用１９９４－１９９５年的独立资料检验，预测结果与实况较为接近。 相似文献
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遗传门限自回归模型在气象时间序列预测中的应用 总被引：5，自引：2，他引：5
提出了建立门限自回归模型（TAR）的一套简便通用的方法。用基于实码的改进遗传算法，可同时优化门限值和自回归系数，解决了TAR建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题，为TAR模型在气象预测中的广泛应用提供了有力工具。实例计算的结果说明：通过门限值的控制作用，TAR模型可有效地利用气象时序资料所隐含的时序分段相依性这一重要信息，限制了模型误差，保证了TAR模型预测性能的稳健性，提高了预测精度。该方法具有通用性，在各种气象非线性时序预测中具有广泛的实用价值。 相似文献
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以澳门单站年和四季降水和温度两个气象要素的气象资料(1952~2001年)为主要研究对象,利用3种统计预报模型(谐波分析外推模型、开环门限自回归模型和主分量因子的逐步回归模型)进行拟合及试报,对澳门的降水及温度的变化做较深入的分析及预测,比较3种统计预报模型在研究澳门单站气象资料的变化趋势中的优劣。结果发现,3种预报模型在预报年和四季平均气温的方面都比较理想,但对降水量变化序列做拟合及试报则差异较大。总体而言,气候场的主分量逐步回归法对相同的气候资料建模做拟合及试报,结果拟合率是三者中最高的,复相关为0.821~0.911,预报效果除秋季较差外,其余都非常好。 相似文献