灰色模型的改进及其在气象干旱预测中的应用

作者:韩会明; 刘喆玥; 刘成林*; 陈齐强; 谢国栋
来源:南水北调与水利科技, 2019, 17(06): 62-68.
DOI:10.13476/j.cnki.nsbdqk.2020.0136

摘要

针对传统GM(1,1)模型在数据预处理阶段存在的不足,分析模型误差的产生原因,提出新的数据预处理方法。依据峡江县1958-2018年年降水量资料,通过计算其SPI指数(标准化降水指数)得到干旱年时间序列。在真实的时间序列数据集上对经典灰色模型GM0、平移转换预处理灰色模型GM1、基于平移转换的平均弱化缓冲算子预处理灰色模型GM2进行了对比测试,结果表明:平移转换结合平均弱化缓冲算子弥补了预处理阶段的不足,有效地降低传统模型的误差,改进后的GM2模型的平均预测误差为3.32%,相较于其它两种模型分别降低了44.16%和16.24%。证明了该模型具有更好的预测精度,可应用于干旱年的预测,为区域干旱预测和干旱防治工作提供理论依据。

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