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题名遗传门限自回归模型在气象时间序列预测中的应用
被引量：12
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作者
金菊良
杨晓华
金保明
丁 晶
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机构
合肥工业大学土木建筑工程学院
河海大学
福建省南平市水电局
四川大学水电学院
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出处
《热带气象学报》
CSCD
北大核心
2001年第4期415-422,共8页
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基金
国家自然科学基金和长江水利委员会联合资助项目(50099620)
国家自然科学基金资助项目(49871018)
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文摘
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。
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关键词
气象时间序列
门限自回归模型
非线性预测
遗传算法
气象资料
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Keywords
meteorological time series
threshold auto-regressive model
nonlinear forecast
genetic algorithm
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分类号
P468.0
[天文地球—大气科学及气象学]
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题名基于商空间的气象时间序列数据挖掘研究
被引量：5
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作者
石扬
张燕平
赵姝
张玲
田福生
汪小寒
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机构
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第1期201-203,共3页
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基金
国家973重点基础研究发展规划资助项目(2004CB318108)
国家自然科学基金资助项目(60475017)
安徽省自然科学基金资助项目(050420208)。
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文摘
论文从一种新的角度,针对气象时间序列的特点,在商空间粒度计算理论框架下,采用多种粒度,从不同的层次分析复杂的气象数据信息,利用商空间的合成技术,和多侧面递进算法进行综合信息处理。并提出了一种灰色模型GM(1,1)与构造性机器学习方法(交叉覆盖算法)结合的模型对气象时间序列进行数据挖掘(产量预测)。最后,通过该模型在真实数据上的实验(冬小麦产量预测),取得了令人满意的结果。
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关键词
商空间
粒度计算
构造性机器学习方法
气象时间序列
灰色模型
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Keywords
quotient space
granular computing
structural machine learning methed
meteorological time series
grey model
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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