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摘要
农业用水量预测对于区域水资源规划与管理具有重要意义。【目的】针对农业用水量序列的振荡性以及传统模型预测结果输出单一的问题,提出一种新的组合预测模型DWT-WFGM(1,1)-ARMA对区域农业用水量进行预测。【方法】通过离散小波变换将原始用水量序列分解为近似序列和细节序列,并分别采用自回归滑动平均模型和分数阶灰色模型预测细节序列和近似序列,并结合加权马尔可夫链对近似序列进行误差修正,将不同成分序列的预测结果进行线性叠加得到农业用水量的预测值和预测区间。利用该模型分别对陕西省和内蒙古自治区的农业用水量进行预测,并与灰色模型GM(1,1)、DWT-GM(1,1)-ARMA模型和DWT-FGM(1,1)-ARMA模型对比分析。【结果】DWT-WFGM(1,1)-ARMA模型在陕西省和内蒙古自治区的评价指标平均绝对百分比误差分别为1.25%和1.01%,预测精度高于其他模型,且预测区间为研究区未来时期的农业用水量提供了合理的波动范围,具有一定的实际参考价值。【结论】本文构建的组合模型能够有效提高农业用水量预测的精度,同时预测区间的提出可以为区域农业用水量预测提供更加可靠的依据。
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单位西北农林科技大学; 建筑工程学院
