[发明专利]一种基于统计学的中长期水位预测算法

摘要

本发明公开了一种基于加权马尔可夫链(WMCP)修正差分自回归移动平均(ARIMA)的中长期水位预测算法。针对湖泊水位呈现出季节波动强、非线性的水文特征导致单独使用ARIMA模型预测精度低的问题。引入WMCP对ARIMA模型的预测结果进行修正。首先使用ARIMA模型对处理完成的数据进行预测，生成初步预测结果与残差序列；再使用WMCP方法对残差序列进行状态预测；然后使用状态特征值结合线性插值法将状态预测区间转化为精确值；最后将该值补偿入ARIMA的初步预测结果。着重考虑ARIMA模型对预测趋势的指向性，改进了残差状态区间的转化过程。相比现有的湖泊水位预测算法，该算法能够在小样本、非线性数据的问题上大大降低误差。