时间序列模型在降水量预测中的应用研究
基于ARIMA模型的山东省月降水量时间序列分析
降水量 进 行 对 比分 析 ． 通过 Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ模 型 进 行 建
模， 研究发现单独一个模型对 于降水趋势的拟合 不如 采用 两个 Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ模 型进 行拟 合 的效果 好 ． 因
此本 文 提 出采 用 Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ（ １ ， １ ， １ ） × （ １ ， １ ， １ ） 模 型和 Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ （ ０ ， １ ， １ ） × （ ０ ， １ ， １ ） ２ 相结合的方法 ，
孙 苗 ， 孔 祥超 ， 耿 伟华
（ 山东科技 大学 测绘工程与技术学 院， 山东 青岛 ２ ６ ６ ５ ９ ０ ）
摘要 ： 采用 Ｓ Ａ Ｓ和 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 软件 ， 结合相关 的数学统计方法 和时间序列 分析方法 ， 运用 Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ模 型进行建模 ， 分 析了山东省境 内 ２ ０ ０ ０年到 ２ ０ ０ ９年的月降水量 的变化趋 势 ， 对２ ０ １ ０年 的月降水量 数据 进行预测 并 与真实值 进行对照． 结果表 明 Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ模 型在短期预测中能起到一定作用 ， 所 预测结果 均在 ９ ５ ％的置信区间 内． 关键词 ： 月降水 量 ； 时间序列分析 ； Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ模 型 ； 预测 ； 山东省
中 图分 类 号 ： Ｐ ３ ３ ３ 文 献 标 志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ３ — ８ ０ ２ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ ・ ０ ２ ４ ４ — ０ ６
大气降水是人们生活 中重要 的水资源来源 ， 降水量是衡量某一地 区降水多少的数据． 但 降水
受 多 种 因素 的影 响 ， 呈一 定 的时 空 分 布 特征 ，即 在不 同 的时 间 、 季节 和地 区 ， 降水 量具有 明显 的差 异． 在 实 际生 活 中若 利 用技 术手 段 对 降 水 进 行合
基于深度LSTM神经网络的大气可降水量估算模型
基于深度LSTM神经网络的大气可降水量估算模型1. 引言1.1 研究背景大气可降水量是气象学中一个重要的参数，对气候变化、自然灾害等具有重要的影响。
传统的大气可降水量估算方法通常基于数理统计模型，但是这些模型往往存在一定的局限性，不能很好地捕捉到大气可降水量的复杂非线性关系。
随着深度学习技术的发展，深度神经网络被广泛应用于气象领域，取得了一定的成果。
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络，适合处理时间序列数据。
其独特的记忆单元结构使其能够捕捉到时间序列数据中的长期依赖关系，适合用于大气可降水量的估算。
通过引入深度LSTM神经网络，可以更好地挖掘数据中隐藏的特征，提高可降水量的预测准确性。
本文旨在基于深度LSTM神经网络建立大气可降水量估算模型，通过对数据进行采集、预处理，训练和优化模型，并进行实验结果分析，验证深度LSTM神经网络在大气可降水量估算中的有效性。
希望通过本研究，能够为气象预测提供更准确的可降水量预测方法，为应对气候变化和自然灾害提供科学依据。
1.2 研究目的本研究的目的是基于深度LSTM神经网络，建立一个可靠的大气可降水量估算模型。
通过深入研究和分析大气降水的形成机制，探索深度LSTM神经网络在大气科学领域中的应用潜力。
我们希望通过这一研究，将深度学习技术与大气科学相结合，提高大气可降水量的估算精度和准确性。
通过构建一个高效的估算模型，为气象预测、天气预警等领域提供更加可靠的数据支持，为社会公众提供更加准确的气象信息，保障人们的生产生活安全。
通过本研究，我们也希望探索深度学习在大气科学领域的应用前景，推动相关领域的科研工作，促进学术研究和社会发展的融合与共赢。
1.3 研究意义本研究旨在基于深度LSTM神经网络，建立一个高效准确的大气可降水量估算模型。
通过对大气环境气象数据进行深度学习和数据挖掘，结合先进的神经网络技术，提高大气可降水量的预测精度和准确性。
年降水量的灰色_时序组合预测模型_贾海峰
值生成函数进行正交化。 首先以 f 2 ( i ) 作为正交化的初始向量。 对 f 3 ( i ) … … f m ( i ) 进行
～
～
～
～
～
～
正交化 , 得到序列 f 2 , f 3 , f 4 , f 5…… f m; 再以 f 3 作为初始向量作正交化。 并依次类推得到
m - 1个正交化序列 , 记为:
· 降水预测模型·
北京水利 1997年第 3期
年降水量的灰色— 时序组合预测模型
贾海峰
(北京市水利科学研究所 )
〔摘要〕 年降雨量的预测对农业、 水利、 减灾等非常重要 , 但准确可信地预测又很 困难。 文中首次提出了降雨量的灰色— 时序预测法 , 在北京市平原典型地区地下水 地上水联合运用的试验研究课题中 , 利用黄村气象站降雨资料对此法进行验证 , 精 度达到Ⅰ 级水平 , 得到有关专家的肯定和好评。 〔关键词〕 年降雨量 灰色— 时序组合模型 预测技术
k
∑ x’ ( t ) = ho +
hi f i ( t )
i= 1
( 11)
利用上式作预报时 , 只要对原均生函数作指定步数的周期外延 , 就可求得预报值:
k
∑ x’ ( n + q) = ho + hi f i ( n + q)
( 12)
i= 1
式中 , q= 1, 2, 3, … …为预测步数。
· 19·
· 降水预测模型·
北京水利 1997年第 3期
n
n
∑ ∑ 〔f j ( t ) - f-j〕; Six = 〔 f i ( t ) - f-i〕 〔x’ ( t ) - x-’ 〕; Sxx = 〔x’ ( t ) - x-’ 〕2 ;
时间序列分析方法在郑州市降水量预报中的应用
时间序列分析方法在郑州市降水量预报中的应用作者：吕志涛来源：《南水北调与水利科技》2014年第04期基金项目: 河南平原地区地下水污染调查评价(淮河流域)：国土资源大调查项目(1212010634502)作者简介:吕志涛(1968 )，男，河南禹州人，高级工程师，主要从事气候变化与水文地质工作。
E mail：lztzmd@DOI：10.13476/ki.nsbdqk.摘要：根据1971年-2013年郑州市的降水量资料，采用二次多项式拟合提取降水量的趋势分量，采用谐波分析法提取降水量的周期成分，利用自回归模型求解随机成分，最后将三者叠加，构建了郑州市降水量的预报模型。
模型计算结果与实测数据对比可知，应用预报模型对降水量进行预报精度较高。
因此利用建立的预报模型对2014年-2016三年的降水量进行了预测，为该区水资源的管理提供依据。
关键词：降水量；时间序列分析；预报；郑州市中图分类号：TV121.1文献标志码：A文章编号：1672 1683（2014）04 0035 03Application of Time Series Analysis on the Annual Precipitation of Zhengzhou cityLVU Zhi tao1,2(1.College of Resources and Environment,North China University of Water Resources andElectric Power,Zhengzhou 450011,China;2.Henan Institute of MeteorologicalSciences,Zhengzhou 450003,China)Abstract:Time series analysis method has comprehensive importance and prospects in precipitation forecast.After analyzing precipitation data from 1971 to 2009 in Zhengzhoucity,precipitation forecasting model was constructed by time series analysis method in the paper.When establishing forcasting model,First,the trend component of precipitation is picked up by quadratic polynomial calibration,the periodic component is extracted by spectrum analysis and the stochastic component is simulated by using autoregressionmodel.Finally,the forecasting model is established through superposition of these components,and the method has been used to forecast the next three years precipitation in the Zhengzhou city.In comparison with model calculation results and measured data,the precipitation forecast model accuracy meets the requirements,we can use the model toforecast precipitation in the future,this paper gives the precipitation prediction results of three years of 2014~2016.The results would be helpful for water management in this region.Key words:precipitation;time series analysis;forecast;Zhengzhou city降水量预报方法很多，如多年平均值法、皮尔逊Ⅲ型概率分布曲线等。
[论文]时间序列分析-降水量预测模型
![[论文]时间序列分析-降水量预测模型](https://img.taocdn.com/s3/m/b3287ae4aef8941ea76e054e.png)
实验报告课程名称：时间序列分析设计题目：降水量预测模型院系：电子信息与工程学院班级：电子二班设计者：学号：指导教师：设计时间：2010/05/071. 实验选题课程设计以国家黄河水利委员会建站的山西省河曲水文站1952年至2002年51年的资料为例，以1952年至2001年50年的降水序列作为样本，建立线性时间序列模型并预测2002年的降水状态与降水量，并与2002年的实际数据比较说明本模型的具体应用及预测效果。
资料数据见表1。
表1 山西省河曲水文站55年降水量时间序列时段降水量(mm) 时段降水量(mm) 时段降水量(mm)1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 261.6486.4631.5259.0568.0398.2479.6697.6397.7640.4247.1387.7694.2211.4322.6656.6325.3603.8424.81971197219731974197519761977197819791980198119821983198419851986198719881989383.3238.8423.0237.1330.7445.9518.9492.6490.3257.0400.6347.5368.3411.5356.2381.2318.0473.0373.31990199119921993199419951996199719981999200020012002369.0348.3469.2228.1338.8546.1358.9237.1423.3257.4234.4389.6487.3- 1 -- 2 -2．实验原理2.1模型表示均值为0，具有有理谱密度的平稳时间序列的线性随机模型的三种形式，描述如下： 1、()AR p 自回归模型：1122t t t p t p t ωφωφωφωα-------=由2p +个参数刻画；2、()MA q 滑动平均模型：1122t t t t q t q ωαθαθαθα---=----由2q +个参数刻画；3、(,)ARMA p q 混和模型：11221122t t t p t p t t t q t q ωφωφωφωαθαθαθα----------=----(,)ARMA p q 混和模型由3p q ++个参数刻画；2.2 自相关函数k ρ和偏相关函数kk φ1、自相关函数k ρ刻画了任意两个时刻之间的关系，0/k k ργγ=2、偏相关函数kk φ刻画了平稳序列任意一个长1k +的片段在中间值11,t t k ωω++-固定的条件下，两端t ω，t k ω+的线性联系密切程度。
基于时间序列的金华市梅汛期降雨量预测
基于时间序列的金华市梅汛期降雨量预测应瑶;冯利华;王学烨;姚丹蕾;赵锃爽;钟建利【摘要】根据金华市7个县(市)1968 ～2012年梅雨汛期降水量的实测数据,对金华市梅汛期降水基本特征进行分析,并运用平稳时间序列的线性外推法建立各个地区降水量的预测模型.结果表明,金华地区梅汛期降水量的年际变化呈多峰型,但从总体形势上看,近45年的梅雨量是呈上升趋势;经检验,浦江等地区预测的中长期结果具有较高的精度,说明平稳时间序列的线性外推法建立的预测模型对这些地区梅雨期降水量的预测较准确,此预测模型可以为中长期降水预报及政府部门决策服务提供强有力的科学支持.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2014(000)017【总页数】3页(P5607-5609)【关键词】降水量;预测模型;时间序列;梅汛期;金华市【作者】应瑶;冯利华;王学烨;姚丹蕾;赵锃爽;钟建利【作者单位】浙江师范大学地理系,浙江金华321004;浙江师范大学地理系,浙江金华321004;浙江师范大学地理系,浙江金华321004;浙江师范大学地理系,浙江金华321004;浙江师范大学地理系,浙江金华321004;浙江师范大学地理系,浙江金华321004【正文语种】中文【中图分类】S161.6梅雨是指每年6～7月在我国长江中下游地区、朝鲜半岛最南部和日本中南部出现的以持续多雨为主要特征的气候现象。
它是一种季风气候现象，且为东亚地区所特有，其出现的早晚和强度与东亚大气环流的季节变化有关［1-2］。
梅汛期阴雨连绵、暴雨频繁，是造成洪涝灾害的主要成因之一。
因此，梅雨一直是吸引广大气象学者研究的重要课题，已取得不少有意义的研究成果［3-5］。
浙江省地理位置特殊，地处中低纬度的过渡带，不仅受西风带天气系统的影响，同时也受低纬热带和东风带天气系统的影响，梅雨降水就是中高纬度的冷空气与低纬度的暖湿气流在长江中下游地区交绥和相互作用的结果［6］。
金华市位于浙中地区，地处金衢盆地，属于亚热带季风气候，年平均降水量在1 414.3 mm，5～9月是主汛期，其中5～7月上旬为前汛期，降水最集中，占汛期降水量的64.7%，其变率极大，是暴雨、强对流等灾害性天气发生频次最多时段，导致易发生洪涝、滑坡泥石流等地质灾害，并造成严重的生命和财产损失。
基于时间序列分析的降雨预测研究
基于时间序列分析的降雨预测研究近年来，气候变化导致的极端天气现象频繁出现，降雨量的不稳定性越来越大。
对于农业、城市建设等领域来说，如何准确预测降雨量的变化越来越重要。
其中，基于时间序列分析的降雨预测研究备受关注。
时间序列分析是指对某种现象在时间上变化的特点进行分析、处理，通常是对时间序列中的特征和规律进行探究。
在气象学领域，时间序列分析被广泛应用于气象要素的预测与决策。
目前，气象事业的发展和数据采集技术的提高，使得时间序列分析在降雨预测方面展现出了广泛的应用前景。
一般来说，时间序列分析的预测方法主要分为线性和非线性两种。
其中，线性方法主要包括平稳时间序列、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归综合移动平均模型（ARIMA）等，而非线性方法包括人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）等。
在实际应用中，不同的预测方法选择会受到降雨数据采样精度、数据的周期性特征以及预测目标要求等因素的影响。
具体而言，平稳时间序列是时间序列预测中较为简单的方法，最为传统的应用方法是移动平均法。
而ARMA和ARIMA模型则能够较准确地预测出降雨量的变化趋势和周期。
据研究显示，ARIMA模型在预测降雨时具有较好的预测效果，可对周或月的降雨量进行短期预测。
对于长期预测则需要考虑到时间序列的季节性特征，目前已出现了以ARIMA为基础的季节自回归综合移动平均模型（SARIMA）。
除此之外，非线性预测方法也被广泛应用于降雨量的预测中。
人工神经网络预测模型能够对时间序列中的非线性特征进行更好的处理，通过选择不同的网络结构和算法，可提高预测效果。
而支持向量机方法则可以将时间序列预测转化为优化问题，并通过寻找最优决策平面来实现预测目标。
综上所述，基于时间序列分析的降雨预测研究对于解决极端天气带来的影响具有重要意义。
不同的预测方法选择应根据实际情况以及数据特征等因素综合考虑。
当然，在实践中，还需要不断完善预测模型，提高数据采样精度以及数据预处理方法，来实现更为准确的降雨预测。
基于时间序列模型的降雨量预测分析
Abstract院In order to promote using of ARIMA model in production and life袁 the rainfall data from 1959 to 2015 in Jinan City were used as the research object to model the time series model ARIMA in SPSS software袁 and the rainfall in the next five years was fitted and predicted. The results of ARIMA model show that the annual rainfall in Jinan City is 676.5mm袁 635.5mm袁 689.8mm袁 630.7mm and 663.3mm respectively袁 and the annual average rainfall is 659.2mm in 5 years. This is the same as that of the past 57 years. The average annual rainfall is relatively close袁 you can infer that the next five years袁 Jinan City袁 drought and floods are less likely. There are many factors that affect the prediction results of the ARIMA model. In order to predict the rainfall more accurately袁 a variety of factors should be considered and combined with the local specific environment to establish a local precipitation forecasting model. Key words院time series model曰 ARIMA model曰 prediction曰 rainfall曰 SPSS
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时间序列模型在降水量预测中的应用研究
随着气候变化的不断加剧，气象预测和气候变化研究变得日益重要。
其中，降水量预测是气象预测的一个关键领域，对于农业、水资源管理、城市规划等具有重要意义。
时间序列模型作为一种重要的预测方法，其在降水量预测中的应用研究备受关注。
本文旨在就时间序列模
型在降水量预测中的应用研究进行探讨，从理论基础、模型选择、数
据处理、结果分析等方面展开深入讨论。
一、理论基础
时间序列模型是一种利用时间上的观测结果进行预测的统计模型。
其
基本思想是将时间序列数据看作自回归过程或移动平均过程，利用历
史数据来预测未来的趋势。
常用的时间序列模型包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）、
差分自回归移动平均模型（ARIMA）等。
这些模型在时间序列分析中
得到了广泛应用，尤其在经济、金融等领域取得了良好的效果。
二、模型选择
在降水量预测中，选择合适的时间序列模型对于预测结果的准确性至
关重要。
一般来说，可以根据观测数据的特点来选择合适的模型。
如
果观测数据呈现出明显的趋势和季节性变化，则可以选择ARIMA模型；
如果观测数据存在自相关性和移动平均性，则可以选择ARMA模型。
除了以上基本模型外，还可以结合实际情况，采用灰色模型、神经网络模型等进行降水量预测。
在选择模型时，需要进行充分的模型比较和验证，以确保选取的模型能够较好地拟合观测数据，并且具有良好的预测性能。
三、数据处理
在进行降水量预测时，需要对观测数据进行充分的处理和分析。
首先需要对观测数据进行平稳性检验，确定是否需要进行差分处理；其次需要对观测数据进行白噪声检验，以验证是否存在自相关性和移动平均性；最后需要对观测数据进行季节性调整，以消除季节性因素的影响。
在数据处理的过程中，需结合实际情况，充分利用专业知识和经验，以确保处理后的数据能够满足时间序列模型的建模要求。
四、结果分析
经过以上步骤的处理和分析，得到了时间序列模型的预测结果。
在进行结果分析时，需要对预测结果进行模型检验和评价，以验证模型的拟合程度和预测性能。
常用的模型检验和评价方法包括残差分析、预测误差的计算、模型参数的稳定性检验等。
在进行结果分析时，还需要结合实际情况对预测结果进行合理性分析，探讨预测结果的可能误差和偏差，并提出改进模型的建议。
通过对结果的深入分析和讨论，
可以为降水量预测提供可靠的参考信息，为气象预测和气候变化研究
提供重要支持。
总结
时间序列模型在降水量预测中具有重要的应用价值，其研究和应用对
于改善气象预测能力和应对气候变化具有重要意义。
通过对时间序列
模型在降水量预测中的应用研究，可以不断提高降水量预测的准确性
和可靠性，为农业生产、水资源管理、城市规划等领域提供科学依据。
在今后的研究中，我们还可以进一步深入探讨时间序列模型的改进和
优化方法，推动时间序列模型在降水量预测中的应用研究取得更加显
著的成果。
希望本文能够为相关研究提供一定的参考和借鉴，共同推
动时间序列模型在降水量预测中的应用研究取得更好的发展。
五、数
据来源和收集
在降水量预测的研究中，数据的来源和收集是非常关键的一步。
通常
来说，我们需要收集历史降水量观测数据，这些数据可以通过气象部门、水文部门或其他相关科研机构进行获取。
地面气象站、卫星遥感、气象雷达等也是获取降水量数据的重要来源。
在收集数据时，需要注
意数据的质量和完整性，确保收集到的数据能够反映真实的降水情况。
还需要对数据进行质量控制和格式转换，以便于后续的处理和分析。
六、模型建立和参数估计
在选择合适的时间序列模型后，需要对模型进行建立和参数估计。
对于ARIMA模型，需要通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）等方法来确定模型的阶数，包括自回归阶数（p）、差分阶数（d）和移动平均阶数（q）。
对于ARMA模型，还需要对模型的参数进行估计，通常可以采用极大似然估计或最小二乘估计等方法。
在进行建模和估计时，需要利用专业的统计软件（如R、Python等）进行操作，确保模型的估计结果准确可靠。
七、模型检验和评价
对于建立好的时间序列模型，需要进行模型检验和评价，以验证模型的拟合程度和预测性能。
常用的模型检验方法包括残差的自相关性检验、残差的正态性检验、模型参数的显著性检验等。
还需要对模型进行预测性能的评价，可以计算预测误差的均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标，评估模型的预测效果。
在进行模型检验和评价时，需要充分利用统计学知识和专业经验，确保评价结果的准确性和可靠性。
八、结果分析和讨论
通过以上步骤的处理和分析，得到了时间序列模型的预测结果。
在进行结果分析时，需要对预测值与实际观测值进行比较，探讨预测结果
的合理性和稳定性。
还需要结合实际情况对预测结果进行深入分析和讨论，探讨可能的误差和偏差所在，并提出改进模型的建议。
将预测结果与实际应用场景结合起来，对预测结果的意义进行充分的挖掘和解释，为决策提供科学依据。
九、模型优化和应用
在研究中，我们还可以进一步探讨时间序列模型的优化和改进方法。
可以尝试引入外部因素（如气象因子、地理因素等）进行多元时间序列建模，以提高模型的预测准确性。
另外，还可以结合机器学习、深度学习等方法，构建复合预测模型，以提高降水量预测的精度和稳定性。
在模型优化的过程中，需要不断探索新的方法和技术，推动时间序列模型在降水量预测中的应用取得更加显著的成果。
十、未来展望
时间序列模型在降水量预测中的应用研究是一个复杂而又具有挑战性的领域。
未来，我们可以进一步完善降水量观测网络，提高观测数据的时空分辨率和质量，为降水量预测提供更为可靠的数据支持。
还可以积极开展时间序列模型在降水量预测中的应用研究，不断改进模型和方法，提高预测精度和稳定性。
通过不懈努力，相信时间序列模型在降水量预测中的应用研究将会迎来更加美好的未来，为气象预测和气候变化研究带来新的突破和进展。
结语
时间序列模型在降水量预测中的应用研究是一个重要的课题，具有重要的理论和应用价值。
通过对时间序列模型在降水量预测中的应用研究进行探讨和扩展，将有助于加深对该领域的理解和认识，推动其在实际应用中取得更为显著的成果。
希望本文能够为相关领域的研究和实践提供一定的启示和借鉴，共同推动时间序列模型在降水量预测中的应用研究取得更好的发展。