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    基于平穩(wěn)時(shí)間序列模型的開都河年徑流量預(yù)報(bào)

    2012-01-18 16:14:48楊昕馨
    地下水 2012年3期
    關(guān)鍵詞:開都河階數(shù)徑流量

    楊昕馨

    (新疆宏昌水利規(guī)劃設(shè)計(jì)公司,新疆烏魯木齊830000)

    基于平穩(wěn)時(shí)間序列模型的開都河年徑流量預(yù)報(bào)

    楊昕馨

    (新疆宏昌水利規(guī)劃設(shè)計(jì)公司,新疆烏魯木齊830000)

    提供一個(gè)具有較好的適應(yīng)性和預(yù)報(bào)精度的模型預(yù)報(bào)應(yīng)用程序。運(yùn)用C#語言設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)模型的建立及年徑流量的預(yù)報(bào),通過新疆開都河大山口水文站年徑流量時(shí)間序列的應(yīng)用表明,該模型的預(yù)報(bào)精度滿足要求。

    平穩(wěn)時(shí)間序列分析;自回歸模型;年徑流量;開都河

    平穩(wěn)時(shí)間序列分析在預(yù)報(bào)中已有多年的應(yīng)用,把水文要素隨時(shí)間的變化作為一個(gè)隨機(jī)過程來研究,將某一水文隨機(jī)過程離散化以后可得到一個(gè)水文時(shí)間序列,在一定條件下,可分析出水文要素前后期演變情況的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,并可應(yīng)用這一統(tǒng)計(jì)規(guī)律由前期水文要素的數(shù)值作出后期要素的預(yù)報(bào)。

    1 時(shí)間序列分析基本原理

    平穩(wěn)時(shí)間序列分析是研究具有平穩(wěn)性的一個(gè)時(shí)間序列在不同時(shí)間間隔之間自身線性相關(guān)關(guān)系的方法,所建立的模型稱為自回歸方程。其表達(dá)式為

    式中:p為自回歸模型的階數(shù),原則上p可為任意非負(fù)整數(shù);Yt、Yt-1、Yt-p分別為時(shí)間序列在 t、t- 1、t- p 時(shí)的觀測值;Ф1,Ф2,…,Фp為自回歸模型的參數(shù);et為誤差或偏差,表示不能用模型描述的隨機(jī)因素。

    自回歸模型是在各態(tài)歷經(jīng)平穩(wěn)的假定下來進(jìn)行預(yù)報(bào)的。但是,在水文數(shù)據(jù)不能根據(jù)簡單的物理考慮作出是否接受平穩(wěn)性假設(shè)時(shí),可對(duì)時(shí)間序列先進(jìn)行零均值化、差分平穩(wěn)化等處理,使其滿足模型前提條件。零均值化處理,是指對(duì)均值不為零的時(shí)間序列中的每一項(xiàng)數(shù)值都減去該時(shí)間序列的平均數(shù),構(gòu)成一個(gè)新的均值為零的時(shí)間序列,即

    式中:Y均是原時(shí)間序列的平均數(shù)。

    差分平穩(wěn)處理是指對(duì)零均值的非平穩(wěn)時(shí)間序列進(jìn)行差分,使之成為平穩(wěn)的時(shí)間序列。即對(duì)序列Yt進(jìn)行一階差分,得到一階差分序列▽Yt。

    對(duì)一階差分序列▽Yt再進(jìn)行差分,得到二階差分序列▽2Yt。

    依此類推,可得到n階差分序列。一般情況下,非平穩(wěn)序列在經(jīng)過一階差分或二階差分都可以實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)化。模型中的自相關(guān)系數(shù)與偏相關(guān)系數(shù)對(duì)識(shí)別時(shí)間序列的特性具有重要的作用。一般地,Yt-k是其滯后k時(shí)數(shù)據(jù)形成的序列。時(shí)間序列相差k個(gè)時(shí)期的兩項(xiàng)數(shù)據(jù)序列之間依賴程度或相關(guān)程度可用自相關(guān)系數(shù)rk表示:

    式中:表示第t時(shí)段觀測值;表示時(shí)段平均值;n為序列長度;k為滯時(shí),k=1,2,…,m。

    偏自相關(guān)是時(shí)間序列 Yt在給定了 Yt-1,Yt-2,…,Yt-k+1的條件下,通過剔除其它各期的影響,Yt與滯后k時(shí)間序列之間的條件相關(guān)。它用來度量當(dāng)其它滯后1,2,3,…,k-1時(shí)間序列的作用已知的條件下,Yt與Yt-k之間的相關(guān)程度。這種相關(guān)程度可用偏自相關(guān)系數(shù)來度量Φkk,可用偏自相關(guān)系數(shù)來初步判定模型的階數(shù),偏相關(guān)系數(shù)可用遞推法求解,其計(jì)算公式為:

    模型的階數(shù)識(shí)別對(duì)自回歸模型來講甚為重要,可用FPE(最終預(yù)報(bào)誤差)準(zhǔn)則來識(shí)別:

    FPE(k)=(1+k/n)(1-k/n)δ2(k)

    式中:δ2(k)=r(0)- ∑B(k,i)r(i),其中 i=1,2,…,k。

    當(dāng)k分別取1,2,…,n-1時(shí),可求得不同的 FPE(k)值,其中最小FPE(k)對(duì)應(yīng)的k值即為模型階數(shù)的估計(jì)值。另據(jù)經(jīng)驗(yàn)分析,模型階數(shù)k可取值于n/10與n/4之間。如果n≥50時(shí),可取k<n/4,常取k在n/10左右;如果n<50時(shí),可取k在n/4左右。

    2 自回歸模型的編程實(shí)現(xiàn)與預(yù)報(bào)

    模型建立采用面向?qū)ο蟮木幊谭椒▉韺?shí)現(xiàn),程序設(shè)計(jì)語言采用C#。C#是一種最新的、面向?qū)ο蟮木幊陶Z言。它可快速地編寫各種基于Microsoft.NET平臺(tái)的應(yīng)用程序。最重要的是C#使得C++程序員可以高效地開發(fā)程序,而絕不損失C/C++原有的強(qiáng)大功能。應(yīng)用程序采用3層設(shè)計(jì):①數(shù)據(jù)層,該層提供了對(duì)時(shí)間系列數(shù)據(jù)的提取訪問,對(duì)系列的特征值、模型各項(xiàng)參數(shù)的存儲(chǔ)功能等,本系統(tǒng)采用Microsoft Access數(shù)據(jù)庫;②事務(wù)邏輯層:該層是程序的核心部分,完成模型的構(gòu)建與求解等功能。該層包含的模塊有數(shù)據(jù)序列的平穩(wěn)化,可根據(jù)用戶需要選擇一種或一種以上的數(shù)據(jù)系列平穩(wěn)方法,使系列滿足模型的前提條件,系列特征值求解、自相關(guān)系數(shù)求解,自回歸系數(shù)求解,求預(yù)報(bào)值,誤差統(tǒng)計(jì),擬合度檢驗(yàn)等;③表示層,該層提供應(yīng)用程序與用戶的接口,也就是用戶界面。主要實(shí)現(xiàn)與用戶的交互,如數(shù)據(jù)序列的選擇、模型參數(shù)的選擇,自回歸系數(shù)、偏相關(guān)系數(shù)的顯示,顯示歷史擬合曲線圖等。

    3 模型應(yīng)用

    開都河位于新疆巴音郭楞蒙古自治州境內(nèi),發(fā)源于天山南麓中部的伊連哈比爾尕山,流經(jīng)巴州和靜、焉耆、博湖三縣,最終流入全國最大的內(nèi)陸淡水湖——博斯騰湖。河流全長525 km,多年平均徑流量32.89億 m3,天然落差1 843 m,水能資源理論蘊(yùn)藏量1 420 MW。

    選用新疆開都河大山口水文站1961~2002年共42 a年徑流量序列,用平穩(wěn)時(shí)間序列進(jìn)行分析計(jì)算,并對(duì)2003~2007年年徑流量進(jìn)行預(yù)報(bào)。運(yùn)行平穩(wěn)時(shí)間序列分析程序,從數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入上述數(shù)據(jù)做為預(yù)報(bào)系列,根據(jù)對(duì)系列的分析選擇相應(yīng)的平穩(wěn)方法使其滿足模型要求,輸入模型參數(shù),這里采用FPE來識(shí)別模型階數(shù),進(jìn)行預(yù)報(bào)。

    模型對(duì)開都河年徑流量的模擬與預(yù)測值見圖1。

    根據(jù)時(shí)間序列模型求得開都河2003~2007年徑流量預(yù)測值(見表1)。模型擬合效果統(tǒng)計(jì)值見表2。從以上模型計(jì)算與檢驗(yàn)的結(jié)果來看,所建立的自回歸模型對(duì)于預(yù)報(bào)開都河徑流量具有一定的實(shí)用價(jià)值。

    表1 模型預(yù)測誤差分析

    表2 模型模擬樣本擬合效果分析

    圖1 開都河年徑流量實(shí)測值與模擬值對(duì)比

    4 結(jié)語

    采用平穩(wěn)時(shí)間序列分析的方法,對(duì)預(yù)報(bào)系列進(jìn)行差分、零值化、濾波處理等,消除了異常值的影響,預(yù)報(bào)過程清晰簡單,可很快給出中期較為合理的預(yù)測值,為水文長期預(yù)報(bào)提供了一個(gè)方便且較為可靠的預(yù)測方法。但在建模過程中,由于選用的參數(shù)修正方法不夠合適,使得模型在擬合過程中存在較大誤差,為此需要選用更好的參數(shù)修正方法以得到更精確的模擬和預(yù)測。

    [1]Karli Watson.C#入門經(jīng)典[M].北京:清華大學(xué)出版社.2002.

    [2]何書元.應(yīng)用時(shí)間序列分析[M].北京:北京大學(xué)出版社.2002.

    [3]SL250-2000,水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范[S].

    P338

    B

    1004-1184(2012)03-0140-01

    2012-02-03

    楊昕馨(1980-)女,新疆庫爾勒人,工程師,主要從事水利工程規(guī)劃設(shè)計(jì)工作。

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