改进最小二乘递推算法的洪水预报应用研究

建立线性自回归模型,应用于洪水实时预报,并应用AIC、BIC这两种准则以确定自回归模型的阶数。最小二乘递推算法是估计自回归参数的一种常见方法。最小二乘法估算出的模型参数在预报误差平方和最小的条件下是最优解。研究中,为了强化时变系统的辩识以提高洪水预报精度,对数据采取衰减记忆、有限记忆及时变衰减记忆的方式,对基本的最小二乘递推算法提出了三种改进形式,并利用这几种改进算法进行了洪水演算,最后对几种算法的演算结果进行了比较。

基于时间序列的矿井瓦斯涌出量预测方法

由于矿井瓦斯浓度的变化受多种因素共同影响,矿井瓦斯涌出量预测经常出现无法获得一部分变量的情况。针对该问题,提出了一种基于时间序列的矿井瓦斯涌出量预测方法,详细介绍了采用时间序列AR模型对矿井瓦斯涌出量进行预测的具体实现。实验结果表明,该方法对矿井瓦斯涌出量的预测误差率为4.3%,预测比较可靠。