一种新的时间序列预报方法

单站时间序列的研究,历来受到气象台站的重视。五十年代,杨鉴初提出了历史曲线法,为我国气象台站应用单站要素曲线做长期预报探索了一条新路。这一方法至今仍在我国气象台站广泛应用。但是,这一方法缺乏必要的数学处理,因而更多地依赖于经验。     

随机序列的新息方法在电力系统负荷预报中的应用

电力系统次日24小时预报和安全控制所需的负荷预报是电网调度中安全、经济控制的基础。据了解,目前国内外多数电力系统调度为获得负荷预报,主要依靠有经验的运行方式人员,通过过去的负荷数据,人工估计而得。本文采用随机时间序列方法建立电力系统负荷模型,并利用随机序列的新息方法来进行电力系统负荷预报,得到了较满意的结果。此法既快速,所     

周期叠加序列的一个性质及其在时间序列周期分析中的应用

设x_k(t)由k个周期项f_i(t),i=1,2,…,k叠加所成,τ_i为相应的周期,即     

隐马氏模型在生物序列分析中的应用

随着以功能基因组学和蛋白质组学为主要研究内容的后基因组时代的来临,人们面对着“海量”的生物序列数据需要分析处理。生物序列分析的基本出发点是：通过计算方法由核酸和蛋白质的序列推导出它们的结构和功能。依据分子生物学的知识,各种数学工具已被广泛地应用于生物序列分析。其中隐马氏模型就是一种日益受到重视的智能化方法,已在生物序列分析中获得了广泛的应用。本文着重论述隐马模型结构及其在生物序列分析中的主要应用。     

灰色动态模型及其在小麦赤霉病超长期预测中的应用

小麦赤霉病是长江中下游地区小麦的主要病害,严重影响小麦的产量和品质。目前关于它的预测多属短期,预报方法以统计预报为多。本文应用灰色系统理论,根据长江中下游地区小麦赤霉病发病率资料,建立了一套灰色动态模型,对该地区未来10年赤霉病流行趋势进行了研究,并用1981—1986年资料验证,得到了理想的结果,可为制定植保规划提供科学依据。     

关于用车贝雪夫多项式做时间序列预报的几个问题

一、引言 在文献[1]中,我们提出了一种新的时间序列预报方法。此后,我们将这一方法用于新安江流域年降水趋势的预报和北京月降水量的预报。经预报与实况对照,说明这种方法效果较好。目前一些水文气象部门已在业务预报中应用了这一方法。 文献[1]提出的计算方法,系通过迭代运算完成。在该文中我们提出了迭代运算中应取理     

一个长期预报可预报性的现实论证

作者对中国古天文参数长期预报进行过十年完整调查,然后在这个基础上于1981至1983年间初步模拟了一个以环流-海气-天体综合效应的季预报模式。通过对中国15大区120个标准站23年(1957—1980年)的历史检验及1981至1983年三年实际性的全国分区预报实验,结果为历史检验拟合率达     

一类时间序列模型线性性的K-S型检验

1 定理 考虑如下非线性时间序列模型: (1) 具有如下假设: (A1)是R~2中的开子集; (A2){∈_t}是i.i.d.序列,∈_t和x_(t-1),独立,且 (2) (A3)h(·)是正可测函数满足当|x|→∞时,h(x)→∞,h(x)/|x|→0,且对每一C>0, (A4){x_t}是混合序列,满足     

灰色动态模型(GM)及在粮食长期预测中的应用

本文的灰色动态模型(GM),是灰色系统理论的五步建模思想的核心,它是沟通社会科学与自然科学的工具,能使社会经济系统量化、模型化、动态化,是分析社会经济系统的重要手段。将GM模型与残差辨识相结合建立了我国粮食的长期预测模型。用此模型取得了我国粮食总产从1983年直到2000年的预测值。     

宇宙演化的时间序列

宇宙年龄、银河系年龄和太阳系年龄等是天文学界、地球物理学界普遍关心的问题,国际和国内在这方面都开展了不少工作,但均未取得重大突破。《宇宙演化的时间序列》是一篇从理论上进行推算,用已发表的实测数据作检验的探索性文章,是作者多年的研究成果。     

黑龙江省夏季降水“多层递阶”长期预报模型

本文根据文献[1]提出的动态系统预报的新方法,适当选取输入变量,建立黑龙江省夏季降水“多层递阶”长期预报模型。由于这种新方法在预报过程中充分考虑到系统的时变特性,把预报问题分成了对时变参数的预报和在此基础上对系统的状态(或输出)预报两部分,克服了一般预报方法因固定参数模型而造成的较大误差,预报趋势准确率和预报精度都有所提高。     

运用一维流体太阳风模型预报行星际激波到达时间

基于一维流体太阳风模型, 建立了一个行星际激波扰动传播模型(1D-HD模型), 用来预报行星际激波到达时间. 利用1997年2月到2000年10月间的68个激波事件, 对激波到达地球轨道附近的传播时间进行了预测, 并将结果与STOA, ISPM以及HAFv.2模型所得结果进行了比较. 1D-HD模型给出的相对误差<10%的事件占31%, <30%的事件占75%, <50%的事件占84%. 与STOA, ISPM和HAFv.2模型相比, 对于相同的样本事件来说, 1D-HD模型给出的误差都不大于其他模型, 从而显示了该模型在空间天气实时预报中所具有的潜力.     

地球物理因素在长期天气预报中的应用

一、问题的提出我们的研究表明,地球物理因素(包括地极移动和地球自转速度变化)在大气环流和我国气候演变中起一定作用。本文的主要目的是,从统计学角度估计地球物理因素对我国长江流域、华北及东北地区降水和气温的影响,并寻求将这种影响应用于长期天气预报的方法;为此,我们将综合分析大气环流因子、地球物理因子和太阳活动与预报对象的关系。     

贝叶斯神经网络在生物序列分析中的应用

生物序列分析在生物信息学中占有重要地位.本文对贝叶斯神经网络(Bayesian neural networks)及其在生物序列分析中的应用作了评述.首先,简要地介绍了生物序列分析的重要性并对分析方法作了回顾;然后着重介绍了神经网络的贝叶斯学习及算法,并分析了算法的优点,同时介绍了贝叶斯神经网络在生物序列分析中应用的一个实例;最后展望了用贝叶斯神经网络进行生物序列分析的前景及面临的问题.     

时间序列Fourier分析的注记

时间序列分析已在工业、农业、生物、水文、地质和气象等领域中得到了广泛应用,时间序列的Fourier分析方法是分析时间序列周期性的重要方法之一,为了正确地应用这一方法,这里给出它的一个比较明确的提法:在     

经济时间序列分析的新方法

2003年诺贝尔经济学奖授予美国经济学家恩格尔(Robert F.Engle,1942-)和在美国工作的英国经济学家格兰杰(Clive W.J.Granger,1934-),以奖励他们对于分析经济时间序列的方法上的贡献.     

综合地质预报在岩溶隧道施工中的应用

通过对地震波反射法、红外线探水、超前地质探孔等超前预报原理、适用范围及检测方法的讨论,结合银洞坡隧道综合使用以上超前地质预报手段成功预报并穿越溶腔的实例,阐述了多种超前地质预报方式在岩溶隧道施工中组合应用的方法,提出不同预报方式综合使用的要点及建议.     

多级逐步判别在台风路径预报中的应用

台风是我国东南沿海重要的灾害性天气之一.广大气象台站在作台风路径预报中往往采用逐步迥归分析,在应用判别分析中也仅采用两级判别.为了进一步提高台风预报的精确度,我们应用了多级判别的方法,并且在因子的筛选上采用了两段筛选法.逐步判别分析是近几年才发展起来的,在天气预报中尚未得到应用.我们在应用这一方法作台风路径预报中收到了较好的效果.     

预报地震的计算模型

苏格兰科学家研制了一种地壳计算模型,用它可以准时地预报地震的时间和地点。例如,这台计算模型借助于预震和地磁场的数据成功地事先计算出1982年12月13日北也门的强烈地震。正如研制小组发言人大卫·马迪夫在爱丁布说的那样,     

用三层滤波模式做季节预报的试验

一、引言在世界上许多国家广泛采用经验的方法制做二周以上的长期预报,而用动力学方法做长期预报还处在研究阶段,这是一个许多气象学家和研究小组都十分感兴趣的问题。一些人用包括复杂物理过程的一般大气环流模式(GCM)做延伸预报。欧洲中心做了广泛的中期预报研究,Spar等人用GISS九层模式做了一个月的月平均环流预报。最近Miyakoda等(1981,个人通讯)用GFDL的九层有限差分大气环流模式做了1977年1月份月平均环流预报,成功地模拟了冬季的阻塞形势。但是使用复杂的大气环流模式,用短期预报延伸的方法做季节预