基于时间序列疏系数模型的太阳辐射年际变化趋势预测

2023年2月13日·
Xingbin Jia
,
宫响
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DOI
摘要
利用1961—2016年山东省济南市太阳年总辐射量观测数据,通过模型识别和统计检验,对比分析时间序列模型AR(5)和ARIMA((1,2,4),1,0)的拟合结果。残差检验结果表明,疏系数模型ARIMA ((1,2,4),1,0)可用于预测地表太阳年总辐射量,预测结果显示2017—2025年济南市地表太阳辐射的年际变化整体呈增长趋势。对比多元线性回归模型结果,时间序列疏系数模型误差较小,预测准确度相对较高。
类型
出版物
山东科学
publications
Authors
副教授
中国海洋大学博士,博士后,现任数学系副主任兼应用数学教研室主任,青岛市人工智能海洋技术创新中心骨干,发表高水平论文40余篇,承担国家自然科学基金、国家博士后基金、青岛市博士后基金以及人工智能技术开发项目等10余项。多次获得“青岛科技大学先进工作者”、“青岛科技大学先进女职工”、青岛科技大学毕业生“我最喜爱的教师”等荣誉称号;指导本科生和研究生参加数学建模竞赛,获得省级以上奖项10余项;主持参与多项研究生和本科生课程教改项目。