咨询与建议

看过本文的还看了

相关文献

该作者的其他文献

文献详情 >灰色GM(1,1)-小波变换-GARCH组合模型预测松花江流... 收藏

灰色GM(1,1)-小波变换-GARCH组合模型预测松花江流域水质

Forecasting of water quality using grey GM(1,1)-wavelet-GARCH hybrid method in Songhua River Basin

作     者:徐梅 晏福 刘振忠 李高华 渠佩云 Xu Mei;Yan Fu;Liu Zhenzhong;Li Gaohua;Qu Peiyun

作者机构:东北农业大学工程学院哈尔滨150030 东北农业大学理学院哈尔滨150030 

出 版 物:《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期:2016年第32卷第10期

页      面:137-142页

核心收录:

学科分类:082803[工学-农业生物环境与能源工程] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 0804[工学-仪器科学与技术] 

基  金:国家自然科学基金面上项目(31071331) 

主  题:水质 模型 污染 预测 小波分解与重构 灰色GM(1,1)-小波变换 GARCH组合预测模型 

摘      要:为了研究松花江流域水质变化情况,预测未来水质变化趋势以及对松花江流域水质的保护提供理论依据和决策方案,通过对松花江抚远段2012年前15周的实测溶解氧(dissolved oxygen,DO)、高锰酸盐指数CODMn、氨氮NH3-N数据分析,以灰色GM(1,1)模型、小波分解与重构和广义自回归条件异方差(generalized auto-regressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型为基础,建立了灰色GM(1,1)和灰色GM(1,1)-小波变换-GARCH组合的混合预测模型,并以抚远段实测DO、CODMn、NH3-N数据为实例进行验证,预测结果极显著(P0.01),预测误差分别为3.39%、8.56%、7.83%,表明该预测模型精度较高,适用于对水质变化的预测研究。最后,利用该模型对松花江抚远、黑河、嘉荫和同江段2013年前8周的4个污染指标进行预测分析,预测结果与实测数据误差较小,基本符合水质未来变化趋势,为相关部门对松花江流域水质预测和保护提供参考。

读者评论 与其他读者分享你的观点

用户名:未登录
我的评分