灰色理論在干旱預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

灰色理論在干旱預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

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1、灰色理論在干旱預(yù)測(cè)中的應(yīng)用摘要:介紹灰色系統(tǒng)理論及其建模原理,利用珊溪水庫雨量站40多年的實(shí)測(cè)降雨量資料建立灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型,對(duì)干旱災(zāi)害進(jìn)行預(yù)測(cè),經(jīng)殘差、關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)等分析,模型精度較高,并對(duì)實(shí)測(cè)資料進(jìn)行檢驗(yàn),效果較理想,為水庫發(fā)電、供水提供必要的預(yù)測(cè)信息。關(guān)鍵詞:干旱灰色預(yù)測(cè)精度檢驗(yàn) 引 言灰色系統(tǒng)理論[1]是80年代初由我國(guó)著名學(xué)者鄧聚龍教授提出的。它把一般系統(tǒng)論、信息論、控制論的觀點(diǎn)和方法延伸到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)等抽象系統(tǒng),并結(jié)合數(shù)學(xué)方法,發(fā)展成為一套解決信息不完備系統(tǒng)即灰色系統(tǒng)的理論和方法.它對(duì)未來的研究具有重要意義。應(yīng)用該方法對(duì)各種自然災(zāi)害進(jìn)行預(yù)測(cè),是減

2、輕災(zāi)害和作出科學(xué)決策的重要措施之一。本文以珊溪水庫雨量站40年的實(shí)測(cè)年降雨量資料,用灰色系統(tǒng)理論GM(1,1)對(duì)未來干旱災(zāi)害進(jìn)行預(yù)測(cè)。該文中干旱預(yù)測(cè)嚴(yán)格說是異常值預(yù)測(cè),主要是干旱災(zāi)害出現(xiàn)時(shí)間的預(yù)測(cè),即干旱出現(xiàn)的年份。1珊溪水庫雨量的基本情況  珊溪水庫雨量站于60年代設(shè)站,該站多年平均降雨量在1800mm左右,年最大降雨量為1990年2397mm;年最小為1976年的1169.8mm。根據(jù)本地區(qū)干災(zāi)害天氣的實(shí)際情況及特點(diǎn),本文以年降水量小于1400mm作為異常值指標(biāo)進(jìn)行分析計(jì)算、預(yù)測(cè)。2灰色系統(tǒng)模型的建立及其檢驗(yàn)灰色系統(tǒng)(GreySystem)即指信息不完全、不充分的系

3、統(tǒng)?;疑到y(tǒng)理論GM(1,1)代表1個(gè)變量的一階微方方程,它既是一種動(dòng)態(tài)的數(shù)學(xué)模型,又是一種連續(xù)的數(shù)學(xué)函數(shù)。其根據(jù)聯(lián)度收斂原理、生成數(shù)、灰導(dǎo)數(shù)和灰微方程等論據(jù)和方法來建模。建模技巧是利用量化方法將雜亂無章的原始數(shù)據(jù)列,通過累加生成處理,使之變成有規(guī)律的原始數(shù)據(jù)列,利用生成后的數(shù)據(jù)列建模,在預(yù)測(cè)時(shí)再通過還原檢驗(yàn)其誤差。2.1灰色預(yù)測(cè)模型建立GM模型即灰色模型,其實(shí)質(zhì)是對(duì)原始數(shù)據(jù)序列作為一次累加生成,使生成序列呈一定規(guī)律,并用典型曲線擬合,從而建立其數(shù)學(xué)模型。對(duì)已知原始數(shù)據(jù)序列X(0){}(i=1,2,…,n)首先進(jìn)行一階累加生成(即1-AG0)得新序數(shù)列為X(1).利用X

4、(1)構(gòu)成下述白化形式的微方方程:其中a,u是待定系數(shù),利用最小二乘法求解參數(shù)α、u;式中所以方程(1)的解為:(其中k=1,2,3…,n)然后將求得的參數(shù)回代模型進(jìn)行精度檢驗(yàn)。本文GM(1,1)模型以1400mm的閾值進(jìn)行建模預(yù)測(cè),該系列中異常值在1400mm以下年份有1967、1971、1979、1986和1991年,其相應(yīng)的X(0)和X(1)見表1表1模型預(yù)測(cè)計(jì)算分析表K01234年份19671971197919861991711192631718376394720.338.162.094.1相對(duì)誤差(%)012.83-1.600.11根據(jù)表1,可知X01={7,

5、11,19,26,31},作累加生成AGO時(shí),X(K+1)1={7,18,37,63,94}。因此:因此由此可知:α=-0.294192892;μ=9.357105995;μ/α=-31.80602336,代入(1)得:=38.80602337e0.294192892k-31.80602337(其中k=1,2,3…,n)2.2模型檢驗(yàn)灰色預(yù)測(cè)的檢驗(yàn)一般有殘差檢驗(yàn)、關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)和后驗(yàn)差檢驗(yàn)。2.2.1殘差檢驗(yàn)殘差檢驗(yàn)就是計(jì)算相對(duì)誤差,對(duì)模型的回顧,以殘差的大小來判斷模型的好壞,殘差的計(jì)算結(jié)果見表2,從表可以看出模型平均相對(duì)誤差為7.6%,平均精度為92.4%,用于預(yù)測(cè)原點(diǎn)的

6、精度為96.5%。其精度都較高,殘差檢驗(yàn)通過,該模型可用于預(yù)測(cè)。表2模型殘差檢驗(yàn)計(jì)算表K01234平均值718376394720.338.162.094.1711192631713.317.823.932.10-2.31.22.1-1.1020.16.38.13.57.610079.993.791.996.592.4絕對(duì)誤差序列:k=1,2,…,n相對(duì)誤差序列:k=1,2,3…n2.2.2關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)關(guān)聯(lián)度是用來定量描述各變化過程之間的差別。關(guān)聯(lián)系數(shù)越大,說明預(yù)測(cè)值和實(shí)際值越接近。關(guān)聯(lián)度:其中:式中:被稱為分辨率,0<<1,一般取=0.5。本例以X(1)作為參

7、考項(xiàng)與作關(guān)聯(lián)度分析,求得:n(1)=1;n(2)=0.3333;n(3)=0.5111;n(4)=0.5349;n(5)=0.92關(guān)聯(lián)度根據(jù)經(jīng)驗(yàn),當(dāng)=0.5時(shí),關(guān)聯(lián)度大于0.6是可以接受的,因此模型預(yù)測(cè)是可信的。2.2.3后驗(yàn)差檢驗(yàn)后驗(yàn)差檢驗(yàn)是模型精度的等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)作出合理的評(píng)價(jià),按照精度檢驗(yàn)C和P(小誤差概率)兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)定,其等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)如表三。表中的C為方差比,即C=S2/S1,其中S1為原始數(shù)據(jù)的方差,S2為殘差的方差。P為小誤差概率,其中。表3檢驗(yàn)指標(biāo)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)表PC好﹥0.95﹤0.35合格﹥0.85﹤0.50勉強(qiáng)合格﹥0.70﹤0.

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