基于控制因子ADL模型的短期水位预测方法

摘要：

为有效提高水位预测精度,利用自回归分布滞后模型,结合站点水深调控计划、水位站流量因素等控制因子及其他相关站点水位信息,提出一种通过分析站点水位时间序列进行预测的方法.针对水位时间序列的特点,从模型选择、模型建模、模型实现开展研究.将该模型与其他常用时间序列预测模型应用于沙市水位站提前一天的水位预测实验及预测时间的扩展性实验,并对实验效果进行分析,结果表明,该模型能较好地拟合水位的变化趋势,提高模型预测的精确度.

关键词：自回归分布滞后模型、时间序列、短期预测、相关性分析、神经网络

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助面上项目61170305

在线出版日期：2016-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：69-73,79