2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩76頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、該文以上海市某代表站的年降水量、汛期雨量和黃埔公園年最高潮位三個(gè)系列為研究對(duì)象,建立中長期水文預(yù)報(bào)模型,對(duì)上海市的水情進(jìn)行預(yù)測研究.研究分兩個(gè)方面,一是定量預(yù)測,是本論文的主要研究內(nèi)容,共建立了四個(gè)預(yù)測模型,分別是AR(p)模型、GM(1,1)模型、改進(jìn)GM(1,1)模型及TAR模型;其二是建立了馬爾柯夫定性預(yù)測模型,給出分級(jí)預(yù)測結(jié)果.在定量預(yù)測模型研究中,先對(duì)三個(gè)不同系列進(jìn)行時(shí)間系列的組成分析,結(jié)果表明:三個(gè)系列均無趨勢存在,降水量系

2、列有明顯周期存在,但年最高潮位系列無周期.在剔除周期成分后,用AR(p)模型建模,并作預(yù)測.為了分析周期提取是否影響預(yù)測精度,還對(duì)原系列之間建立AR(p)模型作預(yù)測,結(jié)果表明剔除周期未能提高預(yù)測精度.其次,探索使用基于灰色系統(tǒng)理論的一種模型——GM(1,1)模型做預(yù)測,在研究過程中還采用了一種能夠提高預(yù)測精度的改進(jìn)GM(1,1)模型,對(duì)預(yù)測結(jié)果使用后驗(yàn)差檢驗(yàn).為進(jìn)一步提高模型預(yù)測效果,還采用非線性門限自回歸模型——TAR模型做預(yù)測分析.

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論