基于GM(1,1)與ARIMA的長(zhǎng)江干線航道水位預(yù)測(cè)研究.pdf

1、長(zhǎng)江航道作為中國(guó)內(nèi)陸最主要的水運(yùn)航道，流經(jīng)湖北、上海等多個(gè)中國(guó)重要的經(jīng)濟(jì)省、市、區(qū)，在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用日益彰顯。水路運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)環(huán)保，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，長(zhǎng)江航道日益繁忙。水位數(shù)據(jù)是船舶航行的重要參考數(shù)據(jù)，對(duì)其預(yù)測(cè)有助于船舶提前規(guī)劃航線，保障船舶通行安全，提高內(nèi)河航道通行效率。傳統(tǒng)意義上，水位預(yù)測(cè)是水文領(lǐng)域研究的范疇，但隨著大量水位數(shù)據(jù)的累積，根據(jù)歷史水文資料來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)水位成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。本文從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始，建立水位預(yù)測(cè)模型

2、并設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)水位預(yù)測(cè)系統(tǒng)，具體工作如下：
　　1.提出基于 WebService的數(shù)據(jù)集成方案，跟傳統(tǒng)的人工上報(bào)數(shù)據(jù)相比，能有效減少工作量和降低誤報(bào)率。分析長(zhǎng)江水位數(shù)據(jù)特點(diǎn)，用中心度量值填充空缺值，用回歸的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)光滑化處理，跟未處理數(shù)據(jù)相比能有效提高用于建模的數(shù)據(jù)質(zhì)量。
　　2.分析長(zhǎng)江干線航道實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，其需要高頻預(yù)測(cè)，關(guān)注短期預(yù)測(cè)結(jié)果，得出預(yù)測(cè)結(jié)果需是具體數(shù)值的結(jié)論，提出用GM(1,1)（Grey Models）

3、模型進(jìn)行建模并對(duì)其優(yōu)化。通過(guò)對(duì)長(zhǎng)江上游朱沱、中游武漢關(guān)、下游蕪湖三個(gè)水位站共4380次實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，認(rèn)為經(jīng)過(guò)優(yōu)化的 GM(1,1)模型參數(shù)少、預(yù)測(cè)開銷小并且能有效的提高預(yù)測(cè)精度、降低平均相對(duì)誤差。但對(duì)于初始數(shù)據(jù)序列不滿足GM(1,1)模型的情況，優(yōu)化后的 GM(1,1)模型預(yù)測(cè)結(jié)果還是不夠理想。為此，提出優(yōu)化GM(1,1)模型與ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average Model）模型