摘要
本文利用差分整合移动平均自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average model,ARIMA)来预测冬季日最低温度。本文给出了两种时间序列预测方法 ARIMA_LM和ARIMA_D。在真实数据集上,评估了ARIMA_LM和ARIMA_D的准确率,其中ARIMA_LM方法预测短期的准确率可达80%。最后,利用ARIMA_D方法,预测了未来一年的冬季日最低温度。本文的预测模型技术为公众、气象部门等预知未来冬季日最低温奠定基础。
出处
《电子技术与软件工程》
2022年第12期184-188,共5页
ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING
基金
淄博市气象局气象科研项目(2022zbqx07)。
