基于降雨-蒸发量的靛坑河流量时间序列预测研究

摘要：

河流量的变化直接影响一个地区的水文气候、环境和生态特征.因此,准确预测河流量对水资源管理和规划至关重要.通过提出的降雨量和蒸发量辅助时间序列模型(PEARI-MA),分析某地月平均河流量,利用简单指数平滑法(SES)和差分整合移动平均自回归模型(ARIMA),对比分析该模型的适用性,并使用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)等 3 种误差度量函数,进行模型的定量评估和比较.结果显示,PEARIMA 的RMSE、MAPE和MAE分别为3.7、24.4 和2.4,显著优于SES和ARIMA模型,表现出较好的预测精度,表明PEARIMA可用于河流量的预测研究.

关键词：时间序列预测、河流量、简单指数平滑法、ARIMA模型

所属期刊栏目：29

分类号：P332(水文科学（水界物理学）)

在线出版日期：2023-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：112-114