加权马尔科夫AR-GARCH-GED模型在降水量中的预测

被引：8

作者：

茹正亮

杨芝艳

朱文刚

杨红莉

机构：

[1] 南京工程学院基础部

来源：

系统工程 | 2013年 / 31卷 / 12期

关键词：

随机过程; 加权马尔科夫; 有序聚类; AR-GARCH-GED模型; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

O211.64 [过程统计理论]; P426.6 [降水];

学科分类号：

020208 ; 070103 ; 0714 ; 0706 ; 070601 ;

摘要：

针对降水量序列的随机性,基于非线性时间序列理论和马尔科夫链原理,首先应用AR-GARCH-GED模型拟合时序的总体趋势,得到的精度指标是随机波动的,其次应用有序聚类对精度指标分类,用加权马尔科夫链对精度指标状态预测,再次应用状态概率线性插值法修正精度指标,最后反推出预测值。该方法既包含了非线性时间序列的点预测,又融合了加权马尔科夫模型的状态预测,从而较好的揭示了降水量的内在规律,提高了预测精度,得到了满意的结果。

引用

页码：98 / 102

页数：5

共 11 条

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