【摘 要】
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针对传统GM(1,1)模型在数据预处理阶段存在的不足,分析模型误差的产生原因,提出新的数据预处理方法。依据峡江县1958-2018年年降水量资料,通过计算其SPI指数(标准化降水指数)
【机 构】
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南昌大学建筑工程学院,江西省气象信息中心
【基金项目】
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江西省研究生创新专项资金项目(YC2018-S121)
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针对传统GM(1,1)模型在数据预处理阶段存在的不足,分析模型误差的产生原因,提出新的数据预处理方法。依据峡江县1958-2018年年降水量资料,通过计算其SPI指数(标准化降水指数)得到干旱年时间序列。在真实的时间序列数据集上对经典灰色模型GM^0、平移转换预处理灰色模型GM^1、基于平移转换的平均弱化缓冲算子预处理灰色模型GM^2进行了对比测试,结果表明:平移转换结合平均弱化缓冲算子弥补了预处理阶段的不足,有效地降低传统模型的误差,改进后的GM^2模型的平均预测误差为3.32%,相较于其它两种模型分别
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