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本文总结了平稳时间序列线性自回归模式拟合的各种方法。线性自回归模式的参数是由Durbin 的逐步递推过程进行估计的,该模式的阶数通过 t 检验或 F 检验予以选定。文中还给出用于月降水量预报的说明性实例。 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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利用中国西北干旱区 16个代表站年降水量序列 ,引入非线性动力模式对年降水量做了非独立样本和独立样本预测试验。对模式参数及非线性函数的选取做了一些改进和探讨。初步结果表明 ,模式能较好地拟合降水量变化趋势和具有一定的预测能力。预测效果优于自回归模式。 相似文献
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将2002年7月11日在吉林省观测的雨滴谱按谱型分为3类,采用不假定也不固定函数形式的非参数回归方法进行拟合,并与传统的参数回归方法,即M—P分布和Gamma分布的拟合效果作了对比研究。结果表明．非参数回归方法对观测资料的拟合效果明显优于传统方法,拟合结果与观测值的相关系数均大于0．98。计算得到的数浓度．含水量．雨强等与观测值也都具有很好的一致性。说明非参数回归在雨滴谱分布拟合应用中具有适用面广和稳继性好的特性．并且可以实现不同谱型雨滴谱分布模式的统一。 相似文献
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在气象学及其他科学领域,经常要对数据进行分析,两个相关变量的数据通常可以拟合成一直线或一曲线。可拟合成直线的方程我们称之为线性方程,可拟合成曲线的方程我们称之为非线性方程。对于线性方程我们用线性回归分析求出回归系数和回归截距,然后再用相关系数法或方差分析法进行显著性检验。若经检验在某个置信区间相关显著,我们就可确定在此置信区间内两个变量之间的关系符合已求出的线性回归方程。对于非线性方程回归分析的方法有两种,一种可化为线性方程,另一种较为复杂不能化为线性方程。对于前一种通常先将非线性方程通过初等函数变换… 相似文献
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针对参数回归技术制作概率预报存在拟合好、但预报结果不稳定的现象, 提出了用K近邻非参数回归技术制作概率预报的新途径。K 近邻非参数回归技术包括历史样本数据库、近邻子集生成和优化以及预报量估计4 个主要部分。利用该技术进行了单要素概率预报(主要包括云量和降水)和多维联合概率预报(降水、总云量、风速和气温)试验, 并对试验结果进行了检验。实例研究结果表明:该文所给出的计算方案预报稳定性好, 准确率较高,具有良好的业务应用价值。 相似文献
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