考虑周期性变化的地下水埋深预测自记忆模型

摘要：

地下水埋深的变化过程是一个复杂的非线性过程,现有的各种预测方法普遍难以在实际中应用.该文提出了一种新的预测方法,这种方法针对具有周期性变化规律的地下水埋深时间序列,首先消除不同周期内地下水埋深均值和变幅的影响,并生成新的时间序列;将新的时间序列视为地下水系统的特解,运用系统自记忆性原理,反演导出系统微分方程;由微分方程进一步建立了地下水埋深预测的自记忆模型.实例研究表明,这种方法方便实用且预测结果接近于实际观测值,可推广应用于具有周期性变化规律的其它时间序列.

关键词：地下水埋深、周期性变化、预测、反演建模、自记忆方程

所属期刊栏目：21

分类号：S273.4(农田水利)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2002AA2Z4311

在线出版日期：2005-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：34-37