灰色理論在干旱預(yù)測(cè)中的應(yīng)用論文

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1、灰色理論在干旱預(yù)測(cè)中的應(yīng)用論文摘要：介紹灰色系統(tǒng)理論及其建模原理,利用珊溪水庫(kù)雨量站40多年的實(shí)測(cè)降雨量資料建立灰色預(yù)測(cè)GM（1，1）模型，對(duì)干旱災(zāi)害進(jìn)行預(yù)測(cè)，經(jīng)殘差、關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)等分析，模型精度較高，并對(duì)實(shí)測(cè)資料進(jìn)行檢驗(yàn)，效果較理想，為水庫(kù)發(fā)電、供水提供必要的預(yù)測(cè)信息。關(guān)鍵詞：干旱灰色預(yù)測(cè)精度檢驗(yàn)引言灰色系統(tǒng)理論［1］是80年代初由我國(guó)著名學(xué)者鄧聚龍教授提出的。它把一般系統(tǒng)論、信息論、控制論的觀點(diǎn)和方法延伸到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)等抽象系統(tǒng).freelm左右，年最大降雨量為1990年2397mm；年最小為1976年的1169.8mm。根據(jù)本地區(qū)干災(zāi)害天

2、氣的實(shí)際情況及特點(diǎn)，本文以年降水量小于1400mm作為異常值指標(biāo)進(jìn)行分析計(jì)算、預(yù)測(cè)。2灰色系統(tǒng)模型的建立及其檢驗(yàn)灰色系統(tǒng)（GreySystem）即指信息不完全、不充分的系統(tǒng)。灰色系統(tǒng)理論GM（1，1）代表1個(gè)變量的一階微方方程，它既是一種動(dòng)態(tài)的數(shù)學(xué)模型，又是一種連續(xù)的數(shù)學(xué)函數(shù)。其根據(jù)聯(lián)度收斂原理、生成數(shù)、灰導(dǎo)數(shù)和灰微方程等論據(jù)和方法來(lái)建模。建模技巧是利用量化方法將雜亂無(wú)章的原始數(shù)據(jù)列，通過(guò)累加生成處理，使之變成有規(guī)律的原始數(shù)據(jù)列，利用生成后的數(shù)據(jù)列建模，在預(yù)測(cè)時(shí)再通過(guò)還原檢驗(yàn)其誤差。2.1灰色預(yù)測(cè)模型建立GM模型即灰色模型，其實(shí)質(zhì)是對(duì)原始數(shù)據(jù)序列

3、作為一次累加生成，使生成序列呈一定規(guī)律，并用典型曲線擬合，從而建立其數(shù)學(xué)模型。對(duì)已知原始數(shù)據(jù)序列X（0）｛｝（i＝1，2，…，n）首先進(jìn)行一階累加生成（即1－AG0）得新序數(shù)列為X（1）．利用X（1）構(gòu)成下述白化形式的微方方程：其中a,u是待定系數(shù)，利用最小二乘法求解參數(shù)α、u；式中所以方程（1）的解為：（其中k=1，2，3…，n）然后將求得的參數(shù)回代模型進(jìn)行精度檢驗(yàn)。本文GM（1，1）模型以1400mm的閾值進(jìn)行建模預(yù)測(cè)，該系列中異常值在1400mm以下年份有1967、1971、1979、1986和1991年，其相應(yīng)的X（0）和X（1）見(jiàn)表1表

4、1模型預(yù)測(cè)計(jì)算分析表K01234年份19671971197919861991711192631718376394720.338.162.094.1相對(duì)誤差（%）012.83-1.600.11根據(jù)表1，可知X01=｛7，11，19，26，31｝，作累加生成AGO時(shí)，X（K+1）1=｛7，18，37，63，94｝。因此：因此由此可知：α=-0.294192892；μ=9.357105995；μ/α=-31.80602336，代入（1）得：=38.80602337e0.294192892k-31.80602337（其中k=1,2,.freelm，與模型

5、預(yù)測(cè)相吻合。K=6時(shí)，=194.9178；=194.9178-137.13335=57.78445；57.78448-43（2003年的序號(hào)）=14.78445，即：2003年+14.78445=2017.78年（預(yù)測(cè)到2017年~2018年將發(fā)生干旱）。4結(jié)語(yǔ)灰色模型作為一種預(yù)測(cè)理論，已經(jīng)在各行各業(yè)得到充分的應(yīng)用。探索其在水文預(yù)測(cè)中的應(yīng)用具有現(xiàn)實(shí)的意義。由于GM（1，1）模型要求數(shù)據(jù)較少，原理簡(jiǎn)單，計(jì)算量適中，結(jié)果精度較高等諸多優(yōu)點(diǎn)。但是，在這里需要指出的是GM（1，1）適合于短期的預(yù)測(cè)，不能用于較長(zhǎng)時(shí)間的預(yù)測(cè)，否則會(huì)產(chǎn)生較大的誤差，為了對(duì)較長(zhǎng)

6、時(shí)間的趨勢(shì)值進(jìn)行預(yù)測(cè)，需要引入新的數(shù)據(jù)，這樣可以確保預(yù)測(cè)的可靠性；另外原始序列本身規(guī)律的好壞，也將影響預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)能力。