| ARIMA-SVR组合模型在基于标准化降水指数干旱预测中的应用 |
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| 引用本文： | 许德合,张棋,黄会平.ARIMA-SVR组合模型在基于标准化降水指数干旱预测中的应用[J].干旱地区农业研究,2020,38(2):276-282. |
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| 作者姓名： | 许德合 张棋 黄会平 |
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| 作者单位： | College of Surveying and Geo\|informatics, North China University of Water Resources and Electric Power, Zhengzhou, Henan 450000, China;College of Geosciences and Engineering, North China University of Water Resources and Electric Power, Zhengzhou, Henan 450000，China |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(51679089);河南省重点研发与推广专项（192102310257） |
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| 摘 要： | 开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础,本研究利用1951—2017年河南省郑州气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数(SPI),并建立了SPI序列自回归移动平均模型(ARIMA)和自回归移动平均与支持向量机回归组合模型(ARIMA-SVR),对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型对河南省郑州气象站点多尺度SPI值进行预测。借助均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)对回归预测模型的有效性进行判定。结果表明:ARIMA-SVR组合模型在SPI1(1个月)和SPI12(12个月)的RMSE值分别为80.05和0.74,均低于ARIMA模型的92.25和1.24,说明ARIMA-SVR组合模型与单一的ARIMA模型对SPI的预测精度都与该指数的时间尺度长短有关,都随时间尺度的增加而逐渐提高;SPI12的两种模型预测精度均高于SPI1、SPI3(3个月)和SPI6(6个月)的预测精度。用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-SVR组合模型相比于单一ARIMA模型预测精度更高,且能够很好拟合不同时间尺度的标准化降水指数。
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| 关 键 词： | 干旱预测 标准化降水指数 ARIMA-SVR组合模型 ARIMA模型 SVR模型 |
Application of the combined ARIMA-SVR model in drought prediction based on the Standardized Precipitation Index |
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| XU Dehe,ZHANG Qi,HUANG Huiping.Application of the combined ARIMA-SVR model in drought prediction based on the Standardized Precipitation Index[J].Agricultural Research in the Arid Areas,2020,38(2):276-282. |
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| Authors: | XU Dehe ZHANG Qi HUANG Huiping |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | drought prediction Standardized Precipitation Index (SPI) ARIMA-SVR combined model ARIMA SVR |
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