【摘要】：時間序列分析是數(shù)理統(tǒng)計(jì)的一個重要分支,通常用于研究和處理具有隨機(jī)性的動態(tài)數(shù)據(jù)。隨著科學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)的發(fā)展,時間序列分析法得到了更大的發(fā)展空間,使其成為自然科學(xué)和社會科學(xué)研究領(lǐng)域不可或缺的數(shù)據(jù)處理方法。降雨量是反映一個地區(qū)氣候狀況的重要指標(biāo),一個地區(qū)氣候的變化可以比較直觀的體現(xiàn)在該地區(qū)的降雨量的變化上,降雨量的多少也會影響到社會生產(chǎn)和生態(tài)需水。近年來,隨著氣候條件變化的加劇,導(dǎo)致降雨量的波動性較大,各城區(qū)也開始頻繁出現(xiàn)極端降雨事件,由此引發(fā)的區(qū)域洪澇災(zāi)害等現(xiàn)象也日益突出,因此,對未來城區(qū)降雨量的準(zhǔn)確預(yù)測這一課題具有重要的研究意義。本篇論文主要是利用時間序列分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論與方法,來對長沙市的降雨量時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行研究與分析,探究長沙市逐日降雨量的規(guī)律及特征,并對其進(jìn)行預(yù)測�；陂L沙市馬坡嶺地區(qū)2015年至2017年的逐日降雨量數(shù)據(jù),分別采用ARMA-EGARCH和BP、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種方法,利用EVIEWS和MATLAB軟件來對降雨量時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真模擬及預(yù)測,以期為合理分配水資源和減少氣象災(zāi)害所帶來的經(jīng)濟(jì)損失提供一定的參考依據(jù)。實(shí)證研究結(jié)果表明:(1)三種模型均能較好的擬合并預(yù)測長沙市的逐日降雨量,但ARMA-EGARCH、RBF模型的預(yù)測精度要明顯高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,這也驗(yàn)證了時間序列分析在降雨量預(yù)測上的可行性。(2)三種模型各具優(yōu)勢,ARMA-EGARCH模型的擬合和預(yù)測精度較高,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對微量降雨天氣的預(yù)測更為準(zhǔn)確,而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的全局預(yù)測效果較好。因此,可以結(jié)合三種方法來預(yù)測長沙市的降雨量,提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。(3)ARMA-EGARCH模型是基于過去的降雨量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模及預(yù)測,而BP、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是利用六種氣象因子的數(shù)據(jù)對降雨量進(jìn)行建模與預(yù)測,基于不同的數(shù)據(jù),為長沙市降雨量預(yù)測提供了兩種有效的途徑。本論文的主要研究內(nèi)容為時間序列分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在長沙市降雨預(yù)報(bào)中的重要應(yīng)用,該研究為長沙市未來的降雨量提供了有效的預(yù)測方法,對相關(guān)政府部門采取有效措施應(yīng)對自然災(zāi)害、城市水資源合理規(guī)劃等方面提供一定的參考依據(jù)。
【圖文】：

圖 1-1 論文主體結(jié)構(gòu)圖本文共分為五個章節(jié)，其具體內(nèi)容安排如下：第一章主要介紹本文的研究背景及意義、相關(guān)文獻(xiàn)綜述以及國內(nèi)外學(xué)者對降雨量的研究現(xiàn)狀及成果，并簡述本文的研究目標(biāo)及論文的主體結(jié)構(gòu)。第二章主要介紹時域分析方法中的自回歸移動平均( ARMA )模型及指數(shù)廣義自回歸條件異方差( EGARCH )模型的基本理論知識，著重闡述模型的建模與推導(dǎo)過程。第三章主要介紹兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法的理論，即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，簡述模型各參數(shù)的選取方法的理論，并完善這兩種模型構(gòu)建過程。第四章主要利用上述三種模型對長沙市降雨量序列進(jìn)行實(shí)證分析，通過對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較與分析，從中選擇預(yù)測精度較高的模型來預(yù)測長沙市未來時期的降雨量值。第五章主要對本文的研究結(jié)果作總結(jié)及展望，，利用本文的研究成果，為長沙

仍處于較低水平。具體操作可分成兩種：訓(xùn)練學(xué)習(xí)操作和正�；蚧氐男畔⑤斎肷窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入與要學(xué)習(xí)算法)去調(diào)整各個處理單元之間的鏈接權(quán)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能產(chǎn)出給定輸出為止，即訓(xùn)練完成。的基礎(chǔ)上，當(dāng)輸入一個信息時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以回元結(jié)構(gòu)模型基本處理單元為人工神經(jīng)元，其主要作用是處理權(quán)；確定所有輸入信息的組合效果，即求和；確為多輸入、單輸出結(jié)構(gòu)特征，如圖 3-1 所示。
【學(xué)位授予單位】：湖南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：P457.6;F224

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本文編號：2669088