【摘 要】
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文章根据西江梧州水文站水文数据2阶差分序列变化内较为平稳的特征，利用传统的单变量时间序列ARIMA模型进行短期水位预测。通过对西江从2019-01-01至2020-12-31每天24 h的整点水位作为时间序列，进行建模、预测及效果评估，建立了ARIMA（1,2,14）×（1,0,2）24最优模型，该模型能够在短期内、实际降雨趋势无较大波动时，对西江梧州下游段通航水位进行较好的拟合预测，平均相对误差
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文章根据西江梧州水文站水文数据2阶差分序列变化内较为平稳的特征，利用传统的单变量时间序列ARIMA模型进行短期水位预测。通过对西江从2019-01-01至2020-12-31每天24 h的整点水位作为时间序列，进行建模、预测及效果评估，建立了ARIMA（1,2,14）×（1,0,2）24最优模型，该模型能够在短期内、实际降雨趋势无较大波动时，对西江梧州下游段通航水位进行较好的拟合预测，平均相对误差为1.48%,为船闸通航主管部门进行决策提供水情信息方面的数据参考依据，达到提升西江水运行业运力的目的。
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