[發明專利]基于滑動灰色模型和加權馬爾可夫鏈的降雨量預測方法

在審

• 申請號: 201710049769.6
• 申請日: 2017-01-23
• 公開（公告）號: CN106897497A
• 公開（公告）日: 2017-06-27
• 發明（設計）人: 桂易琪;邵俊;金晨曉
• 申請（專利權）人: 揚州大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 南京中新達專利代理有限公司32226
• 代理人: 孫鷗,朱杰

1.基于滑動灰色模型和加權馬爾可夫鏈的降雨量預測方法，其特征在于步驟如下：

(1)將降雨數據通過滑動平均法，計算出GM(1，1)預測函數；

(2)代入具體數值求出每一年的預測值和絕對誤差；

(3)有序聚類進行分類；

(4)建立狀態轉移矩陣；

(5)計算各階所占權重；

(6)驗證馬爾可夫性；

(7)計算預測的降雨量。

2.根據權利要求1所述的基于滑動灰色模型和加權馬爾可夫鏈的降雨量預測方法，其特征在于步驟(1)采用優化的滑動平均法，計算GM(1，1)預測函數，方法如下：

初始數列為X⁽⁰⁾＝(X⁽⁰⁾(1)，X⁽⁰⁾(2)，...，X⁽⁰⁾(n))

新的序列為X₁⁽⁰⁾＝(X₁⁽⁰⁾(1)，X₁⁽⁰⁾(2)，...，X₁⁽⁰⁾(n))

其中：。

3.根據權利要求1所述的基于滑動灰色模型和加權馬爾可夫鏈的降雨量預測方法，其特征在于步驟(3)對狀態的劃分方法為：先求得相對誤差，然后用有序聚類的方法將誤差分成五個狀態區間來進行預測。

4.根據權利要求1所述的基于滑動灰色模型和加權馬爾可夫鏈的降雨量預測方法，其特征在于步驟(4)在建立狀態轉移矩陣時要按照不同步長，將狀態之間的轉化結果用矩陣表示，即P^k＝(P_ij^(k))_m*m。

5.根據權利要求1所述的基于滑動灰色模型和加權馬爾可夫鏈的降雨量預測方法，其特征在于步驟(7)預測降雨量時采用加權馬爾科夫法，用每階的狀態轉移矩陣和各階所占的權重相乘，然后找到占比最大的狀態，

即。