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基于EMD和集合预报技术的短期气候预测方法研究

作　者: 陈譞
导　师: 毕硕本
学　校: 南京信息工程大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 均生函数支持向量机模糊时间序列预测经验模态分解集合预报技术
分类号: P456
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

气候系统是典型的非平稳性系统,然而对于气候观测数据的处理通常是在时间序列平稳的假定下完成的,比如气温和降水的预报。这样导致预测准确度通常较低,并且由于预测方法大多属于单一方法预测,其结果还具有不确定性。为改进该缺陷本文研究了三种经典时间序列预测方法并针对各自特点研究了两种新的时间序列预测改进方法,选取广西全区88个气象观测站1957-2005年2月逐年气温的距平百分率和6-8月逐年降水距平百分率序列作为实验数据,研究的内容和初步结论如下：(1)在原始数据输入端加入经验模态分解(EMD)这种处理数据序列的新方法,采用将其与普通时间序列预测方法相结合的方式对算法进行初步改进。经对比验证表明通过其对原始时间序列进行平稳化处理,确实降低了序列非平稳特征对预测结果的影响,提高了预测效果。(2)在预报结果端加入集合预报技术,对不同的预报结果进行方法集成实现进一步的算法改进,实验表明相对于直接预测,最终预报模型在仅使用历史资料进行多部预测的情况下能有效的把握气候的变化趋势和气候的突然变化,具有较高的预测精度。(3)利用本文详述的算法和改进算法的预报模型进行预报系统的开发,针对气候预测的要求和大气时间序列的复杂性,设计了各个系统模块和特殊的模块运行方式,具有一定的实际推广能力。

基于EMD和集合预报技术的短期气候预测方法研究

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