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鉴于单一预测模型在建模时预测值比实际值存在较大偏差问题,为了提高预测精度,在此首先采用自回归综合移动平均ARIMA模型(简称A模型)、Elman神经网络模型(简称B模型)、小波网络分析模型(简称C模型)、灰色系统GM(1,1)模型(简称D模型),利用广西田东县1990~ 2007年的年降雨量分别进行了模拟计算,然后在各单一模型预测(拟合)的年降雨量偏差值基础上,应用熵权法对4种模型的偏差值进行客观赋权后优化组合,并根据最优组合结果,选用A、B、C单一模型和最优选的A-B-C优化组合模型对广西田东县2008~ 2010年的年降雨量进行预测对比.结果表明,A、B、C和A-B-C模型得到的均方根误差RMSE和模型效率EF分别为0.018、0.015、0.017、0.013和0.817、0.877、0.843、0.897,优化组合模型的预测精度和拟合度比单一模型的结果得到了提高和改善,该组合方法提高了年降水量的预测精度,为诸如广西田东县以雨养农业为主的区域农业干旱预报提供了新的方法和依据. 相似文献
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影响农业干旱的因素复杂,而因素之间存在较大的随机性和模糊性。本研究采用模糊线性信息分配方法,以干燥度指数和有效降水指数相结合的综合干旱指标数据系列寻找概率估计分布函数,以广西田东县为例对农业干旱风险进行评估,并与采用连续无雨日数指标的常规概率统计分析法评估进行了对比。研究结果表明:田东县的春、秋季节农业干旱几乎年年发生,中、重度干旱3~5年可能会发生1次。干旱风险概率分别为冬季69.79%,春季72.78%,夏季5.79%,秋季80.50%。基于干旱综合指数的模糊信息分配法比连续无雨日数采用概率统计分析法进行农业干旱风险评估更有效可靠,更能反映干旱实际情况,是一种行之有效、简单实用的方法。 相似文献
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