摘要
在Hurst指数趋势分析的基础上,考虑初始序列长度、相关性等因素,并结合计算机语言,实现了基于R/S方法的降雨量定量预测,成功地将非线性时间序列预测方法从定性转向定量。以阿坝藏族羌族自治州小金水文观测站年降雨量为例,分别对不同初始序列长度的年降雨量进行了R/S定量预测,模型预测精度平均值高达92.9%,表明该模型精确度高、适用性好,为非线性时间序列定量预测问题的解决提供了一种快速而有效的方法。
引文
[1] HURST H E.The problem of long-term storage in reservoirs[J].International Association of Scientific Hydrology,1956,1(3):13-27.
[2] LLOYD E H,HURST H E,BLACK R P,et al.Long-term storage:an experimental study[J].Journal of the Royal Statistical Society,1966,129(4):591-593.
[3] 江田汉,邓莲堂.Hurst指数估计中存在的若干问题:以在气候变化研究中的应用为例[J].地理科学,2004,24(2):177-182.
[4] 潘雅倩,王仰麟,彭健,等.基于小波与R/S方法的汉江中下游流域降水量时间序列分析[J].地理研究,2012,31(5):811-820.
[5] XU Z X,TAKEUCHI K,ISHIDAIRA H.Monotonic trend and step changes in Japanese precipitation[J].Journal of Hydrology,2003,279(1):144-150.
[6] AZIZ O I A,BURN D H.Trends and variability in the hydrological regime of the Mackenzie River Basin[J].Journal of Hydrology,2006,319(1-4):282-294.
[7] 汤琳,杨永国,徐忠杰.非线性时间序列分析及其在矿井涌水预测中的应用研究[J].工程勘察,2007(5):28-30,72.
[8] 黄诒蓉,罗奕.基于经典R/S分析方法的H指数估计有效性评价[J].统计与信息论坛,2009,24(8):59-64.
[9] KOUTSOYIANNIS D.The Hurst phenomenon and fractional Gaussian noise made easy[J].Hydrological Sciences Journal,2002,47(4):573-595.
[10] TURCOTTE D L.Fractals and Chaos in Geology and Geophysics[M].2nd edition.Cambridge:Cambridge University Press,1997:158-162.
[11] MIELNICZUK J,WOJDYLLO P.Estimation of Hurst exponent revisited[J].Computational Statistics & Data Analysis,2007,51(9):4510-4525.
[12] 杨庆,秦伟良.R/S和修正R/S方法的实证分析[J].统计与决策,2003(11):18-19.
[13] 燕爱玲,黄强,刘招,等.R/S法的径流时序复杂特性研究[J].应用科学学报,2007,25(2):214-217.
[14] 陈江峰,李迎超,马永强.基于Hurst指数的矿井涌水量定量预测[J].煤矿安全,2016,47(12):199-202.