【摘 要】
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在降雨量预测问题的研究中,降雨量多种相互影响的自然因素结果。针对准确预测降雨量和降雨变化律率,根据变化是一种具有非平稳性、时变特征,传统预测方法无法反映降雨量的非
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在降雨量预测问题的研究中,降雨量多种相互影响的自然因素结果。针对准确预测降雨量和降雨变化律率,根据变化是一种具有非平稳性、时变特征,传统预测方法无法反映降雨量的非平稳性和时变规律,预测结果精度低。为了提高降雨量的预测精度,提出一种小波变换和时间序列预测模型(ARIMA)相结合的降雨量预测方法。首先对降雨量原始数据进行归一化处理,然后采用小波变换将非平稳性数据处理成平稳性数据,最后采用能够进行时间序列分析的ARIMA模型对平稳后的降雨量进行学习,建立最优降雨量预测模型,并对实际降雨量进行仿真测试。仿真结果表明,改进方法的降雨量预测精度比传统预测方法要高,能够很好的反映降雨量的变化规律,为降雨量预测提供了一种新的预测途径。
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