月径流序列的多层递阶预报研究(1)(3)
2013-09-14 01:13
导读：1(n)； 2(2), 2(3),…, 2(n)的估计值. 2.3 时变参数预测 根据月径流序列的特点，现采用如下方法建立时变参数预测公式. 1) 分段周期法. 月径流序列存在以年为周
1(n)；
2(2),
2(3),…,
2(n)的估计值. 2.3 时变参数预测 根据月径流序列的特点，现采用如下方法建立时变参数预测公式.
1) 分段周期法. 月径流序列存在以年为周期的季节性变化，可按下式推求各月时变参数的预测值，即
(12)式中：
为第i个预报参数进行h步预报的参数预测值；h为预报步长，h=1,2,…，12;n为样本长度，m为样本资料年限.
2) 多层自回归方法. 对参数估值序列{
i(k)}建立自回归模型ar(2)：
若采用跟踪公式求得的
变化不大，可用其平均值
值，进而可求得参数估计值
*i(k)，(13)
(14)若
变化较大，可建立多层自回归模型，然后预报出
（科教作文网http://zw.NSEaC.com编辑发布） 3) 周期增量法. 对于具有周期增量的
序列，其参数估计公式为
其中: p满足h=pt q, q＜t. 若p=0,t=1,h=q时，
(15)式中：t为正整数；n为预报的起始时刻；h为预报步长；△αi(j)为时变参数的估值增量. 共2页: 1 [2] 下一页 论文出处(作者):
水利水电工程地质计算机应用现状与思考
对建设项目水资源论证的认识
