基于时间序列疏系数模型的太阳辐射年际变化趋势预测

作者：贾兴斌; 宫响^*

来源：山东科学, 2023, 36(01): 115-123.

• 太阳年总辐射量
• 时间序列分析
• ARIMA疏系数模型
• 年际变化
• 趋势预测
• 模型对比

利用1961—2016年山东省济南市太阳年总辐射量观测数据，通过模型识别和统计检验，对比分析时间序列模型AR(5)和ARIMA((1,2,4),1,0)的拟合结果。残差检验结果表明，疏系数模型ARIMA ((1,2,4),1,0)可用于预测地表太阳年总辐射量，预测结果显示2017—2025年济南市地表太阳辐射的年际变化整体呈增长趋势。对比多元线性回归模型结果，时间序列疏系数模型误差较小，预测准确度相对较高。

• 单位
  青岛科技大学; 数理学院