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在产量预测模式研究中常用的回归参数估计方法是最小二乘法,但该方法以某些统计假设为前提,计算也比较复杂,特别是在应用短序列资料建模时会受到很大的限制。而累积法是对原始数据序列按一定的规律进行相应叠加,用之建立线性模型,其估计量具有无偏、线性、有效、唯一等特点,估计效果与最小二乘法相同且计算过程更简便。因此,应用累积法,建立了安徽省桐城市一季稻产量预测模式,并介绍了累积法的建模过程和误差分析方法。应用累积法建立的桐城一季稻产量预测模式的历史回代误差率平均为3.90%,2011、2012两年试报准确率分别为95.7%和97.0%,与最小二乘法建立的预测模式误差率相近且略小,其估计精度完全符合业务要求。投入业务使用后,2013、2014年实际预报准确率分别为92.9%、98.5%。累积法的不足之处是随着自变量个数和样本容量的增大,正规方程组系数矩阵的病态性也会随之加剧,从而影响参数估计的精度。 相似文献
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基于观测资料的云系分裂现象分析 总被引：2，自引：2，他引：0
根据中尺度地面站网、多普勒雷达和卫星云图资料,对一次云系分裂现象的成因进行了分析,结果表明:两条雨带之间的弱降水是由于云系分裂所导致的;组合反射率因子反映出北支云系以层状云为主,南支云系以对流云为主;北支云系移向是ENE,南支云系移向是E,使得两支云系逐渐分离;通过低层气压梯度力的估算,北侧为西北风,南侧为东偏南风,大体代表云系底部的移向,结合雷达得到的高低层明显的移向差异,故引起南支云系和北支云系的逐步分开;受气压梯度力和地形阻挡的作用,使得南北云系分开,成为分别独立的云系。 相似文献
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