组合预测模型在山东省地下水资源量预测中的应用.pdfVIP

第36卷 第 6期 高 师 理 科 学 刊 Vo1．36 No．6 2016在 6月 JournalofScienceofTeachers CollegeandUniversity Jun． 2016 文章编号：1007—9831(2016)06—0024—04 组合预测模型在山东省地下 水资源量预测中的应用 张云云 ，高子云 ，朱家明 ，夏慧萍 (安徽财经大学 1．统计与应用数学学院，2．会计学院，安徽 蚌埠233030) 摘要：针对山东省地下水资源量的预测，利用搜集到的山东省2000--2014年地下水资源量时间序 列数据，建立了ARMA模型、灰色预测及序列拟合模型，并综合运用这 3种单项预测方法建立了 组合预测模型．通过比较，发现相比于各个单项预测模型，组合预测模型具有更高的精度．从预 测结果来看，未来山东省地下水资源量呈现递减趋势． 关键词：ARMA模型；组合预测；时间序列；地下水资源 中图分类号：029：TV212．1 文献标识码 ：A doi：10．3969／j．issn．1007—9831．2016．06．007 Theapplicationofthecombinationpredictionmodelin forecastinggroundwaterinShandongprovince ZHANGYun—yun，GAOZi—yun，ZHUJia—ming，XIAHui—ping (1．SchoolofStatisticsandApplMathematics，2．SchoolofAccountingInstitute，AnhuiUniversityofFinanceandEconomics，Benghu233030，China) Abstract：ForthegroundwaterforecastinShandongprovince，collectingtimeseriesdataofgroundwaterinShandong provincein2000--2014，andtheARMA model，greypredictionandmixedtimeseriesmodelwereestablished，using comprehensivelythethreesingleforecastingmethodtoestablishthecombinationforecastingmode1．Bycomparison， foundthatcomparedtothesinglemodel，combinationforecastingmodelismoreaccurate．Accordingtothepredicted results，undergroundwaterresourcesinShandongprovincewilldecreaseinthefuture． Keywords：ARMAmodel；combinationprediction；timeseries；groundwaterresources 地下水是山东省的主要供水水源之一，由于经济迅速增长，山东省在开发中存在的一些问题造成了某 些地区水资源供求矛盾加剧，局部地区水资源衰减并伴随地下水污染，出现了海水人侵和地下淡水盐碱化 等现象…，这些水环境问题出现的原因主要是由于地下水的过量开采造成的．因此，应对未来的地下水可 供给量进行预测，以便在宏观上对地下水的利用加以调节，并给有关部门治理水环境问题提供一些指导意 见．时间序列 Box—Jenkins法在预测中应用非常广泛，孙国红等 采用基于 Box—Jenkins方法的时间序列分 析技术，对黄河上游甘肃兰州段、中游吴堡和下游山东利津段的水质进行了趋势分析和预测．丁文斌 认 为回归模型利用解释变量预测被解释变量 ，增大了最后的预测误差 ，并且容易产生伪回归问题．戴羽等 利用灰色预测模型对安徽省 GDP总量进行了预测，并发现此模型在 GDP预测中具有较高的精度．本文运 收稿日期 ：2016-04—10 基金项 目：安徽财经大学教研项 目(acj