arima模型分析降水（arima模型分析步骤）

2024-03-10 23:25:27 降水 0 次浏览

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时间序列分析常用的方法：趋势拟合法和平滑法。趋势拟合法就是把时间作为自变量，相应的序列观察值作为因变量，建立序列值随时间变化的回归模型的方法。包括线性拟合和非线性拟合。

Box-Jenkins方法是一种理论较为完善的统计预测方法。他们的工作为实际工作者提供了对时间序列进行分析、预测，以及对ARMA模型识别、估计和诊断的系统方法。

数据收集：首先，通过观测、调查、统计和抽样等方法获取被观测系统的时间序列动态数据。这是整个分析过程的基础，数据的质量和准确性对分析结果有着直接的影响。

ARIMA模型（移动平均自回归模型），其是最常见的时间序列预测分析方法。利用历史数据可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项，分别是AR模型，I即差分，和MA模型。

T，记录到逐月的降雨量数据x(1)，x(2)，…，x(T)，称为长度为T的样本序列。依此即可使用时间序列分析方法，对未来各月的雨量x(T+l)(l=1，2，…)进行预报。时间序列分析在第二次世界大战前就已应用于经济预测。

1、因为传统时间序列分析技术（时间序列分解法）的缺陷，所以统计学家开发出更为通用的时间序列分析方法，其中AR/MA/ARMA/ARIMA在这个发展过程中扮演了非常重要的角色，直到现在，它们都在实际工作生活中发挥重要作用。

2、对于 AR(1) 有自相关系数通解为可以看出，自相关系数具有拖尾性式中为偏自相关系数，为自相关系数矩阵，为将中列换成自相关系数向量，故当时，， AR 偏自相关系数阶截尾。

3、对于时间序列分析中的平稳时间序列，MA（移动平均）和AR（自回归）模型可以通过数学公式进行互相转化，而ARMA（自回归移动平均）模型则可以由AR和MA模型组合得到。

4、运用对象不同 AR，MA，ARMA都是运用于原始数据是平稳的时间序列。ARIMA运用于原始数据差分后是平稳的时间序列。时间序列不同 AR(自回归模型)，AR ( p) ，p阶的自回归模型。

5、具有AR阶数p和MA阶数Q的ARMA过程常记作用ARMA（p，q）。ARIMA模型，差分自回归滑动平均模型（滑动也译作移动），又称求合自回归滑动平均模型，时间序列预测分析方法之一。

1、它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求，指数平滑法可以用于时间序列数据的短期预测。简单指数平滑法适用于没有季节性变化且处于恒定水平以及没有明显趋势的时间序列的预测。

2、股票价格预测：金融时间序列模型可以通过分析历史股票价格的变化，建立模型预测未来的股票价格，帮助投资者进行决策。

3、对上证指数收益率序列AR（3）模型进行条件异方差的ARCHLM检验（滞后8阶），结果给出 AR模型的参数估计 GARCH模型可以消除金融时间序列的ARCH效应，模拟和预测其波动性。

4、时间序列模型建模步骤如下：确定时间序列的性质在进行平稳时间序列建模之前，需要确定时间序列的性质。时间序列可以是平稳的或非平稳的。平稳时间序列具有均值和方差不变的特征，而非平稳时间序列的均值和方差可能会随时间变化。

5、这四种分析方法的共同特点都是跳出变动成分的分析角度，从时间序列本身出发，力求得出前期数据与后期数据的量化关系，从而建立前期数据为自变量，后期数据为因变量的模型，达到预测的目的。

在spss软件中，有时输出的ARIMA模型包括6个参数：ARIMA(p，d，q)(P，D，Q)，这是因为如果时间序列中包含季节变动成分的话，需要首先将季节变动分解出来，然后再分别分析移除季节变动后的时间序列和季节变动本身。

ARIMA模型是针对非平稳时间序列建模。换句话说，非平稳时间序列要建立ARMA模型，首先需要经过差分转化为平稳时间序列，然后建立ARMA模型。ARIMA模型的原理。正如前面介绍，ARIMA模型实际上是AR模型和MA模型的组合。

Average项 ARIMA模型的几个特例 ARIMA(0，1，0) = random walk：当d=1，p和q为0时，叫做random walk，如图所示，每一个时刻的位置，只与上一时刻的位置有关。

却是关键步骤。ARIMA模型（英语：Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），时间序列预测分析方法之一。

ARIMA(p，d，q)p--代表预测模型中采用的时序数据本身的滞后数(lags) ，也叫做AR/Auto-Regressive项。d--代表时序数据需要进行几阶差分化，才是稳定的，也叫Integrated项。

年降水量少：阿克苏河流域属于干旱气候区，年平均降水量只有300毫米左右，主要集中在5-9月份。这是该地区受到大陆性气候和山脉屏障的影响。缺乏足够的降水导致了该地区持续干旱状态。

阿克苏地区位于亚欧大陆深处，远离海洋，为暖温带干旱型气候，具有大陆性气候的显著特征：气候干燥，蒸发量大，降水稀少，且年、季变化大；晴天多，日照时间长，热量资源丰富；气候变化剧烈，寒冬酷暑，昼夜温差大，年均风速很小。

时代变化的特征是不断加速的。由于人类社会内部的矛盾和冲突不断增加，以及全球化和技术进步带来的巨大推力，时代变化的节奏越来越快。从19世纪的工业革命到21世纪的信息革命，只用了不到两个世纪的时间。

计算区北、西边界为自然边界，通过此类边界地下水以侧向径流方式补给计算区，故可将北、西、南边界视为补给边界；计算区东部以阿克苏河为边界，阿克苏河常年有水，并有30年的观测资料，故将东部边界定为已知水头变化规律的边界。

主要河流及其特征：较大河流有南部的叶尔羌、克孜勒、盖孜、和田、克里雅、车尔臣（且末）等河，北部的阿克苏、台兰、渭干、库车及开都（下游称孔雀）等河。

属于冰川融水补给，有断流，汛期主要在春季和融雪的时候，故汛期短，途径地区沙化严重，河水含沙量大。

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