基本信息
- 項目名稱:
- 加權(quán)馬爾可夫鏈在泰安年降雨量方面的應(yīng)用
- 小類:
- 數(shù)理
- 簡介:
- 依據(jù)1960年-1990年泰安地區(qū)的年降雨量資料,采用均值-標(biāo)準(zhǔn)差分級法,對其進行狀態(tài)分級,分為枯水年、偏枯年、平水年、偏豐年和豐水年5 個狀態(tài),利用加權(quán)馬爾可夫鏈建立年降雨量預(yù)測模型,針對其對極端降雨量年份預(yù)測不準(zhǔn)的缺點,利用灰色系統(tǒng)理論進行極端降雨量年份預(yù)測,作為原模型的補充。結(jié)果表明: 采用該方法預(yù)測的結(jié)果與實際情況相吻合。
- 詳細介紹:
- 依據(jù)1960年-1990年泰安地區(qū)的年降雨量資料,采用均值-標(biāo)準(zhǔn)差分級法,對其進行狀態(tài)分級,分為枯水年、偏枯年、平水年、偏豐年和豐水年5 個狀態(tài),利用加權(quán)馬爾可夫鏈建立年降雨量預(yù)測模型,針對其對極端降雨量年份預(yù)測不準(zhǔn)的缺點,利用灰色系統(tǒng)理論進行極端降雨量年份預(yù)測,作為原模型的補充。結(jié)果表明: 采用該方法預(yù)測的結(jié)果與實際情況相吻合。
作品專業(yè)信息
撰寫目的和基本思路
- 依據(jù)1960年-1990年泰安地區(qū)的年降雨量資料,采用均值-標(biāo)準(zhǔn)差分級法,對其進行狀態(tài)分級,分為枯水年、偏枯年、平水年、偏豐年和豐水年5 個狀態(tài),利用加權(quán)馬爾可夫鏈建立年降雨量預(yù)測模型,針對其對極端降雨量年份預(yù)測不準(zhǔn)的缺點,利用灰色系統(tǒng)理論進行極端降雨量年份預(yù)測,作為原模型的補充。結(jié)果表明: 采用該方法預(yù)測的結(jié)果與實際情況相吻合。
科學(xué)性、先進性及獨特之處
- 通過馬爾可夫鏈和灰色系統(tǒng)理論,結(jié)果準(zhǔn)確
應(yīng)用價值和現(xiàn)實意義
- 對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和工程建設(shè)有一定指導(dǎo)意義。
學(xué)術(shù)論文摘要
- 依據(jù)1960年-1990年泰安地區(qū)的年降雨量資料,采用均值-標(biāo)準(zhǔn)差分級法,對其進行狀態(tài)分級,分為枯水年、偏枯年、平水年、偏豐年和豐水年5 個狀態(tài),利用加權(quán)馬爾可夫鏈建立年降雨量預(yù)測模型,針對其對極端降雨量年份預(yù)測不準(zhǔn)的缺點,利用灰色系統(tǒng)理論進行極端降雨量年份預(yù)測,作為原模型的補充。結(jié)果表明: 采用該方法預(yù)測的結(jié)果與實際情況相吻合。
獲獎情況
- 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)
鑒定結(jié)果
- 真實可信
參考文獻
- 真實可信
同類課題研究水平概述
- 一般基于時間序列 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法