[發明專利]一種基于自回歸積分滑動平均與支持向量回歸的降雨量預測方法

在審

• 申請號: 201810999301.8
• 申請日: 2018-08-30
• 公開（公告）號: CN109375292A
• 公開（公告）日: 2019-02-22
• 發明（設計）人: 宋耀蓮
• 申請（專利權）人: 昆明理工大學
• 主分類號: G01W1/10
• 分類號: G01W1/10
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于自回歸積分滑動平均與支持向量回歸的降雨量預測方法，其特征在于：

Step1：收集降雨量數據并生成降雨量數據庫；

Step2：獲取降雨數據庫中數據，并將每日降雨量數據轉換為時間序列；

Step3：將Step2中生成的時間序列導入自回歸積分滑動平均模型中進行計算分析；

Step4：利用遺傳算法尋找支持向量回歸模型的最優參數；

Step5：將Step3中生成的計算分析結果和Step4中生成的最優參數導入到支持向量回歸模型中進行計算分析；

Step6：根據Step5所得的計算分析結果，得到降雨量的預測結果。

2.根據權利要求1所述的基于自回歸積分滑動平均與支持向量回歸的降雨量預測方法，其特征在于：所述步驟Step3中，自回歸積分滑動平均模型的計算公式為：

θ_P(B)(1-B)^dY_t＝w_q(B)a_t

其中，B為后移算子；BY_t＝Y_t-1，B^kY_t＝Y_t-k；w_q(B)＝1-w₁B-w₂B²-…-w_qB^p；θ_q(B)＝1-θ₁B-θ₂B²-…-wθ_qB^p；p，d和q是整數；p為自回歸項；d為時間序列成為平穩時所做的差分次數；q為移動平均值。

3.根據權利要求1所述的基于自回歸積分滑動平均與支持向量回歸的降雨量預測方法，其特征在于：所述步驟Step4中，利用遺傳算法尋找最優參數的具體實施方法為：

S1：隨機將染色體作為初始種群的一個成員；

S2：對每個染色體的適合度進行評價；

S3：設置算法中止的條件；

S4：通過使用2個親本染色體進行單點交叉操作來建立后代，并將交叉率設置為0.8；

S5：通過只使用單親染色體來突變后代；

S6：采用輪盤賭法選擇下一代的后代；

S7：通過使用具有比父代更好的一組后代來替代現有父代；

S8：不斷重復步驟S4到S7操作，直到滿足終止條件。

4.根據權利要求1所述的基于自回歸積分滑動平均與支持向量回歸的降雨量預測方法，其特征在于：所述步驟Step5中，支持向量回歸模型分為線性情況和非線性情況。

5.根據權利要求4所述的基于自回歸積分滑動平均與支持向量回歸的降雨量預測方法，其特征在于：所述線性情況的計算公式為：

其中，w為回歸線的斜率和b為回歸線的偏移量，α_i和為拉格朗日乘數。

6.根據權利要求4所述的基于自回歸積分滑動平均與支持向量回歸的降雨量預測方法，其特征在于：所述非線性情況的計算公式為：

其中，k(x_i，x)為原始輸入空間映射到高維特征空間的核函數。