基于GM(1,1)與ARIMA的長江干線航道水位預測研究.pdf

1、長江航道作為中國內陸最主要的水運航道，流經湖北、上海等多個中國重要的經濟省、市、區(qū)，在我國國民經濟發(fā)展中的作用日益彰顯。水路運輸經濟環(huán)保，隨著我國經濟的發(fā)展，長江航道日益繁忙。水位數據是船舶航行的重要參考數據，對其預測有助于船舶提前規(guī)劃航線，保障船舶通行安全，提高內河航道通行效率。傳統(tǒng)意義上，水位預測是水文領域研究的范疇，但隨著大量水位數據的累積，根據歷史水文資料來預測未來水位成為一個新的研究熱點。本文從數據預處理開始，建立水位預測模型

2、并設計和實現水位預測系統(tǒng)，具體工作如下：
　　1.提出基于 WebService的數據集成方案，跟傳統(tǒng)的人工上報數據相比，能有效減少工作量和降低誤報率。分析長江水位數據特點，用中心度量值填充空缺值，用回歸的方式進行數據光滑化處理，跟未處理數據相比能有效提高用于建模的數據質量。
　　2.分析長江干線航道實際應用場景，其需要高頻預測，關注短期預測結果，得出預測結果需是具體數值的結論，提出用GM(1,1)（Grey Models）

3、模型進行建模并對其優(yōu)化。通過對長江上游朱沱、中游武漢關、下游蕪湖三個水位站共4380次實驗結果分析，認為經過優(yōu)化的 GM(1,1)模型參數少、預測開銷小并且能有效的提高預測精度、降低平均相對誤差。但對于初始數據序列不滿足GM(1,1)模型的情況，優(yōu)化后的 GM(1,1)模型預測結果還是不夠理想。為此，提出優(yōu)化GM(1,1)模型與ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average Model）模型