基于SSA-XGBoost方法的降水变化趋势预测模型

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全球变暖预期下不同区域的未来降水变化,是政府和公众都关心的重要问题,也是全球变化研究的前沿科学问题。预测模型的建立是预测/预估研究的重点和难点,现今不稳定的气候背景对预测模型的精准度提出了更高的要求。为了解决传统方法对长期时间序列预测效果欠佳的问题,本文以泰国南部洞穴石笋δ18O重建的过去270多年(公元1773—2004年)的降水记录为数据集,提出了SSAXGBoost预测模型。对原始数据去趋势预处理后,采用奇异谱分析法(SSA)提取前部分数据(1773—1964年)的振荡成分以确定数据的最佳谐波个数,
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