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    基于多元統(tǒng)計的河流年度徑流預報及誤差分析

    2018-12-04 03:05:06劉軍號雷鳴程鐵杰
    安徽農(nóng)學通報 2018年17期
    關(guān)鍵詞:多元回歸預測模型

    劉軍號 雷鳴 程鐵杰

    摘 要:河流年度徑流具有周期性、層次性、可預測性的特點,通過研究和分析河流年度徑流的統(tǒng)計變化特征,可以對河流徑流未來的長期變化作出預測。該文研究了佛子嶺水庫的河流年度徑流滾動預測的方法,通過觀測的河流年度徑流資料,探索徑流統(tǒng)計變化規(guī)律,運用多元回歸理論建立預測模型,并且進行了模型參數(shù)的確定和徑流的預測。通過預測模型對河流年徑流實際值與預測值誤差分析,并繪制實際值與預測值折線圖進行比對,對選擇最優(yōu)的預測模型提供了數(shù)據(jù)支持和理論指導,繼而對預測結(jié)果進行分析。計算結(jié)果表明,線性回歸模型預測的實際值與預測值誤差在較為合理的范圍。最后得出結(jié)論,建立二元線性預測模型對于佛子嶺水庫年徑流量預報結(jié)果的擬合模型較好,預測精度較高。

    關(guān)鍵詞:年度徑流預測;預測模型;多元回歸;誤差分析指數(shù)平滑

    中圖分類號 P338.2 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731(2018)17-0111-03

    1 引言

    近年來,暴雨洪水災害的發(fā)生頻率越來越高,給人們的生命和財產(chǎn)帶來了巨大的損失,也對社會穩(wěn)定造成了一定的影響。為此,本研究統(tǒng)計了河流的年度徑流量規(guī)律,以此來進行徑流預測研究,得到年徑流量變化的一些特征,對減少洪澇災害帶來的損失具有重要的意義。

    2 多元回歸模型在年度徑流量中的應用

    2.1 多元回歸分析 多元回歸指的是2個或2個以上的自變量與1個因變量的變動分析。河流年度徑流滾動受很多因素的影響和制約,多元線性回歸方法就是通過因變量與自變量之間較好的線性相關(guān)性進行預測的方法。目前已經(jīng)廣泛地應用在科學、農(nóng)業(yè)、地學等不同的學科。

    多元線性回歸模型:假設(shè)因變量([Y])與多種因素(自變量)[X1、X2、X3…Xn]之間存在線性相關(guān)關(guān)系,則建立因變量與自變量的回歸模型如下:

    (1)通過將觀察值帶入回歸方程,確定待定參數(shù)的值,在這同時給出線性回歸方程。

    (2)對回歸方程進行回歸標準差、相關(guān)系數(shù)檢驗,以驗證自變量與因變量是否高度相關(guān),以確定方程是否可以用來預測。

    (3)在方程可以用于預測條件下,利用回歸方程進行預測。

    (4)根據(jù)Y(因變量)與1種因素(自變量)[X1],與2種因素(自變量)[X1、X2],與3種因素(自變量)[X1、X2、X3],與4種因素(自變量)[X1、X2、X3、X4],與5種因素(自變量)[X1、X2、X3、X4、X5]的觀察值來判斷自變量與因變量的之間較好的線性相關(guān)組數(shù)。

    2.2 多元回歸模型預測年徑流量 根據(jù)佛子嶺水庫1959—2014年共55年的年徑流量同期觀測資料,發(fā)現(xiàn)年徑流量資料比較長,所以取1959—2014年徑流量2/3的數(shù)據(jù)作為樣本集,剩下的作為預測集。選取樣本集數(shù)據(jù)用Excel中數(shù)據(jù)回歸相關(guān)計算,依次求出它們回歸方程參數(shù)的標準方程。把1959—2014年的各年徑流量預測時段的前1年、前2年、前3年、前4年、前5年分別取為一元(自變量[X1])、二元(自變量[X1、X2])、三元(自變量[X1、X2、X3])、四元(自變量[X1、X2、X3、X4])、五元(自變量[X1、X2、X3、X4、X5]),把預測集的各年徑流量帶入到一元、二元、三元、四元、五元線性回歸方程中。通過對方程進行參數(shù)檢驗以及實際值與預測值的誤差和分析,比較一元、二元、三元、四元、五元回歸預測模型實際值與預測值絕對誤差總和,選取最小絕對誤差總和作為預測模型,則完成佛子嶺水庫年徑流預測模型的建立。

    設(shè)n元線性回歸方程為:

    2.3 多元線性回歸結(jié)果分析

    通過表2可以看出5種方法的[Y](因變量)與[X](自變量)相關(guān)系數(shù)都大于0,說明自變量與因變量之間相關(guān),因此,本項研究可以采用這種多元線性回歸模型。通過表2可以看出,自變量的擬合優(yōu)度按從大到小排序為:⑤>①=③=②>④,通過比較得出對于佛子嶺水庫年徑流量擬合優(yōu)度最好的是采用五元(自變量[X1、X2、X3、X4、X5])線性回歸模型。但是從表4可以看出,五元(自變量[X1、X2、X3、X4、X5])線性回歸絕對誤差和最大,用[Y](因變量)與2種因素(自變量[X1、X2])的絕對誤差值和最小,最終結(jié)果還是以預測誤差為準。所以最佳模型采用二元(自變量[X1、X2])線性回歸模型。(3)5種方法中用于預測佛子嶺年徑流的線性回歸最佳模型為:

    3 小結(jié)

    本文對佛子嶺水庫年度徑流量進行研究,采用多元線性回歸分析進行統(tǒng)計分析和預測,揭示了年度徑流的規(guī)律,進而進行未來徑流趨勢預測。通過計算比較得出二元線性預測模型為最佳預測模型應用徑流預測。

    參考文獻

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