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(下)
中国新技术新产品2008NO.09
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高新技术
基于GM-ARMA组合模型的全球年平均气温预测
倪淑娜唐波蔡家辉
(中南大学土木建筑学院,湖南长沙)
410075
摘要针对全球年平均气温历史数据既有趋势性又有波动性的特点,提出用灰色系统理论与时间序列分析相结合的方法建立
:GM-ARMA
组合模型来预测全球年平均气温。基于这个模型采用等维递补的预测方法预测出了过去十年内的全球年平均气温,通过与实际数据相比较
发现该模型具有较高的预测精度。最后采用该组合模型预测出了未来十年内的全球年平均气温。
关键词全球年平均气温;,;;;残差修正;等维递补
:GM(11)ARMAGM-ARMA
气候变暖是(1)
世纪全球面临的最严重挑综上可得的灰色预测(,)模型为:但是由这个方法确定的预测模型的精确度不一
21xGM11
战,据IPCC评估报告称,地球气温变暖将导致定高,所以也可以人为地预先设定阶次的范围,
更为频繁的洪灾、热浪、两极冰盖融化、海平面()一般阶数的上界不超过,是样
2N1/3N~2/3NN
b
上升;澳大利亚将出现严重干旱,全国缺水,而其实际预测值可用下式得出本长度,然后根据模型残差方差检验准则进行
部分太平洋岛国将被上升的海水淹没;在2080模型阶数的最终确定,其中常用的准则有AIC
年将会有亿亿人受到饥荒影响,亿()准则的值越小则说明拟合模型的预测精
2~611~323.AIC
亿人受水荒影响。温室效应已经向全人类敲响通过分析上述模型的预测序列的残差值,度越高。
了警钟。因此能够较为准确地预测全球年平均如果发现该残差序列还具有一定的趋势性,同在确定模型的阶次后,采用EVIEW3.1拟合
气温在未来数十年内的发展趋势对于指导国际样也可以对于残差序列建立(,)模型来预出有关的参数。从而得到对随机波动项建立的
GM11
社会采取有力措施来应对全球温室效应问题具测残差值,从而对第一步中得到的预测序列进(,)模型:
AR
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