基于改进FCM算法的加权马尔可夫链的年降水预测

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应用改进的FCM(Fuzzy C-Means,模糊C均值聚类)算法对承德市1951—2015年的年降水序列进行模糊聚类,获得10个聚类中心和隶属度矩阵。根据最大隶属原则确定每年的降水状态,采用规范化的各阶自相关系数为权重,建立了加权马尔可夫链模型。以隶属度向量作为预测时的初始状态向量,通过该模型逐年预测了承德市2004—2015年的降水状态,结果与实际情况一致。引入模糊集中的级别特征值公式,并对该公式做出修正。基于马尔可夫链的预测结果,应用修正后的级别特征值公式预测了2004—2015年的降水量,所有预测结果的相对误差都在7%以内,初步表明基于模糊聚类和加权马尔可夫链的降水预测模型是合理可行的。
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