基于NNBR与蒙特卡洛算法的降雨量预报模型应用研究

从统计学的观点去了解和分析降雨历史的复杂过程,并从中发现其存在的内在规律,为预测未来降雨量提供理论依据。该文在分析了蒙特卡洛算法及其分布函数的基础上,使用P-Ⅲ型分布函数对降雨量进行模拟,提出了基于NNBR与蒙特卡洛算法相结合的降雨量预报模型。通过基于NNBR的蒙特卡洛预测值与实际值验证得出,各年的误差均小于10%,循环次数增加,误差逐渐变小,所以本文所建立的预报模型基本可以满足生产实际要求。同时,基于NNBR模型的蒙特卡洛算法优于仅使用蒙特卡洛算法的比率为89.1%,表明本文所使用的预测效果较优。最后,以北盘江水系50a数据对预报模型结果进行验证,并对未来5a的降雨量开展了预测。预测结果既体现了降雨量的随机性和统计的规律性,又反映出降雨序列的时间性,应用效果较好。