基于混沌理论的降水量预测方法研究
舒涛1
路昊天2
曹景轩3
叶唐进4
陶伟3
付润艺3
李豪5
1.中国海洋大学 海洋地球科学学院,山东 青岛 2661002.桂林理工大学 地球科学学院,广西 桂林 5410043.西藏大学 工学院,拉萨 8500004.大连理工大学 建设工程学部,辽宁 大连 1160245.中国科学院 山地灾害与地表过程重点实验室,成都 610041;中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,成都610041;中国科学院大学,北京 100049
摘要：[目的]得到精确度较高的月降水量预测值.[方法]首先利用C-C关联积分法来确定波密站月降水量非线性系统的时间延迟τ和嵌入维数m,再对月降水量时间序列进行相空间重构,并利用小数据量法求取Lyapunov指数来判断月降水量时间序列的混沌特征,然后构建Volterra模型分别进行短期5 a和长期15 a降水量预测,将其预测小波预测模型和SVR预测模型的预测值对比,最后对Volterra短期预测模型进行叠加预测误差分析和模型推广分析.[结果]Volterra模型对混沌特征明显的月降水量进行短期预测时,其MAPE和EC分别为4.04％和0.941,相比小波和SVR模型来说具有较高的预测精度,同时叠加预测误差较小,其MAPE为7.657％,EC为0.894;而在长期预测时,该模型预测精度不如SVR模型;同时Volterra模型对混沌特征弱的月降水量进行短期预测时,其模型预测效果并不理想,MAPE为54.855％,EC仅为0.566.[结论]该方法能提供精确度较高的降水量预测值,为降水量的预测提供一种新的方法.
关键词：混沌理论相空间重构Lyapunov指数Volterra滤波器降水量预测
分类号：P457(天气预报)P208(一般性问题)
资助基金：广西研究生教育创新计划项目(YCSW2021203)大学生创新实验项目(202010694008)大学生创新实验项目(2020XCX011)
论文发表日期：2022-03-28
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 83-91 )
英文信息