溫度預測模型的研究ppt課件

1、溫度預測模型研究提綱 1、緒論、緒論 2、南海概況及數(shù)據(jù)源、南海概況及數(shù)據(jù)源 3、時間序列預測方法、時間序列預測方法 4、實際處理及分析、實際處理及分析 5、總結(jié)與體會、總結(jié)與體會1.緒論 1本研究做些什么？本研究做些什么？ 2本研究有什么意義？本研究有什么意義？2.南海概況及數(shù)據(jù)源 海表溫度的數(shù)據(jù)來源其下載網(wǎng)址是： /SatelliteData/ghrsst/3.時間序列預測方法 本研究用到的方法ARMA模型預測法4.實際處理及分析融合數(shù)據(jù)獲取南海溫度數(shù)據(jù)及網(wǎng)格化子區(qū)域合并取一合并后的數(shù)據(jù)直接建立預測模型分解數(shù)據(jù)建立各分量的預測模型預測結(jié)果1預測結(jié)果2對比分析合適的

2、模型4.實際處理及分析 1海表溫度數(shù)據(jù)的獲取海表溫度數(shù)據(jù)的獲取 區(qū)域分割：讀取原始數(shù)據(jù)，裁切南海區(qū)區(qū)域分割：讀取原始數(shù)據(jù)，裁切南海區(qū)域。每網(wǎng)格海表溫度長時間序列值：南海域。每網(wǎng)格海表溫度長時間序列值：南海范圍北緯范圍北緯622 東經(jīng)東經(jīng)105121 格子格子1*14.實際處理及分析 1海表溫度數(shù)據(jù)的獲取海表溫度數(shù)據(jù)的獲取 子區(qū)域合并子區(qū)域合并4.實際處理及分析融合數(shù)據(jù)獲取南海溫度數(shù)據(jù)及網(wǎng)格化子區(qū)域合并取一合并后的數(shù)據(jù)取一合并后的數(shù)據(jù)直接建立預測模型分解數(shù)據(jù)建立各分量的預測模型預測結(jié)果1預測結(jié)果2對比分析合適的模型4.實際處理及分析 2海表溫度數(shù)據(jù)的EEMD分解1983 1984 1985 19

3、86 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 20132830EEMD result（ 0-50m） ,noise level=0.2 Number of ensemble=500 -101IMF 1-101IMF 2-0.500.5IMF 3-0.500.5IMF 4-101IMF 5-202IMF 6-101IMF 7-0.500.5IMF 8-0.200.2IMF 9-0

4、.200.2IMF 10-0.100.1IMF 11-0.0200.02IMF 1228.52929.5R4.實際處理及分析融合數(shù)據(jù)獲取南海溫度數(shù)據(jù)及網(wǎng)格化子區(qū)域合并取一合并后的數(shù)據(jù)直接建立預測模型直接建立預測模型分解數(shù)據(jù)建立各分量的預測模型建立各分量的預測模型預測結(jié)果1預測結(jié)果2對比分析合適的模型4.實際處理及分析 3溫度時間序列預測模型的建立溫度時間序列預測模型的建立 序列的平穩(wěn)性判斷；序列的平穩(wěn)性判斷； 利用自相關(guān)函數(shù)圖和偏相關(guān)函數(shù)圖進行利用自相關(guān)函數(shù)圖和偏相關(guān)函數(shù)圖進行模型形式確定；模型形式確定； 利用利用AIC準則選擇模型的階數(shù)；準則選擇模型的階數(shù)；4.實際處理及分析 3實際溫度數(shù)據(jù)

5、的時間預測模型實際溫度數(shù)據(jù)的時間預測模型 Discrete-time IDPOLY model: A(q)y(t) = C(q)e(t) A(q) = 1 - 2.123 q-1 + 1.572 q-2 - 0.7059 q-3 - 0.2019 q-4 + 0.8517 q-5 - 0.3934 q-6 C(q) = 1 - 1.942 q-1 + 1.004 q-2 - 0.2245 q-3 - 0.2897 q-4 + 0.7481 q-5 - 0.1225 q-6 - 0.1536 q-7 - 0.008675 q-8- 0.01119 q-9 預測結(jié)果：預測結(jié)果：Yt =30.327

6、2 30.3084 30.2929 30.2567 30.2318 30.2156 30.20394.實際處理及分析 4海表溫度分解數(shù)據(jù)的時間預測模型海表溫度分解數(shù)據(jù)的時間預測模型預測結(jié)果預測結(jié)果1day1day2day2day3day3day4day4day5day5day6day6day7day7dayIMF1IMF1-0.0004-0.0004-0.0031-0.00310.00600.0060-0.0035-0.0035-0.0018-0.00180.00070.00070.00290.0029IMF2IMF20.02080.0208-0.0002-0.0002-0.0227-0.02

7、27-0.0171-0.01710.02210.0221-0.0007-0.0007-0.0039-0.0039IMF3IMF3-0.0564-0.0564-0.0963-0.0963-0.1102-0.1102-0.0930-0.0930-0.0815-0.0815-0.0718-0.0718-0.0823-0.0823IMF4IMF40.21580.21580.20840.20840.18740.18740.16440.16440.13150.13150.09330.09330.04750.0475IMF5IMF5-0.0664-0.0664-0.0728-0.0728-0.0797-0.

8、0797-0.0865-0.0865-0.0929-0.0929-0.0993-0.0993-0.1049-0.1049IMF6IMF60.07930.07930.07060.07060.06210.06210.05350.05350.04480.04480.03620.03620.02750.0275IMF7IMF70.40900.40900.41130.41130.41350.41350.41560.41560.41750.41750.41940.41940.42120.4212IMF8IMF80.08270.08270.08380.08380.08480.08480.08590.0859

9、0.08700.08700.08810.08810.08920.0892IMF9IMF90.17670.17670.17880.17880.18080.18080.18290.18290.18500.18500.18700.18700.18910.1891IMF10IMF100.11420.11420.11440.11440.11450.11450.11470.11470.11480.11480.11500.11500.11510.1151IMF11IMF110.06190.06190.06200.06200.06220.06220.06230.06230.06240.06240.06250.

10、06250.06260.0626IMF12IMF120.01100.01100.01100.01100.01100.01100.01100.01100.01100.01100.01100.01100.01100.0110R R29.293029.293029.301229.301229.346729.346729.265729.265729.350529.350529.295729.295729.299029.2990組合結(jié)果組合結(jié)果30.341230.341230.269130.269130.256430.256430.155930.155930.250430.250430.137130.1

11、37130.07430.0744.實際處理及分析融合數(shù)據(jù)獲取南海溫度數(shù)據(jù)及網(wǎng)格化子區(qū)域合并取一合并后的數(shù)據(jù)直接建立預測模型分解數(shù)據(jù)建立各分量的預測模型預測結(jié)果1預測結(jié)果2對比分析對比分析合適的模型4.實際處理及分析 5預測結(jié)果列表對比預測結(jié)果列表對比時間序號時間序號實際溫度預測結(jié)果實際溫度預測結(jié)果分解數(shù)據(jù)預測結(jié)果分解數(shù)據(jù)預測結(jié)果實際溫度數(shù)據(jù)實際溫度數(shù)據(jù)day1day130.327230.327230.341230.341230.35520230.355202day2day230.308430.308430.269130.269130.36341330.363413day3day330.2929

12、30.292930.256430.256430.39488230.394882day4day430.256730.256730.155930.155930.4324430.43244day5day530.231830.231830.250430.250430.38292730.382927day6day630.215630.215630.137130.137130.00194730.001947day7day730.203930.203930.07430.07430.03122330.0312234.實際處理及分析 5預測結(jié)果折線圖對比預測結(jié)果折線圖對比12345672526272829303

13、132時 間 /天溫度/攝氏度實際溫度曲線 原始數(shù)據(jù)預測結(jié)果原始數(shù)據(jù)預測結(jié)果* 分解數(shù)據(jù)預測結(jié)果分解數(shù)據(jù)預測結(jié)果4.實際處理及分析32年實際數(shù)據(jù)的預測結(jié)果與實際數(shù)年實際數(shù)據(jù)的預測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)的吻合程度據(jù)的吻合程度99.5756%32年年EEMD分解始數(shù)據(jù)的預測結(jié)果分解始數(shù)據(jù)的預測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)的吻合程度與實際數(shù)據(jù)的吻合程度99.6071%5預測結(jié)果吻合度對比預測結(jié)果吻合度對比三年溫度數(shù)據(jù)的預測結(jié)果時間序號時間序號實際溫度預測結(jié)果實際溫度預測結(jié)果分解數(shù)據(jù)預測結(jié)果分解數(shù)據(jù)預測結(jié)果實際溫度數(shù)據(jù)實際溫度數(shù)據(jù)day1day130.338330.338330.372530.372530.35520230

14、.355202day2day230.339230.339230.299530.299530.36341330.363413day3day330.357830.357830.255230.255230.39488230.394882day4day430.348930.348930.202330.202330.4324430.43244day5day530.328630.328630.144830.144830.38292730.382927day6day630.33530.33530.101930.101930.00194730.001947day7day730.360430.360429.999629.999630.03122330.031223吻合程度32年實際數(shù)據(jù)的預測結(jié)果與實際數(shù)年實際數(shù)據(jù)的預測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)的吻合程度據(jù)的吻合程度99.5756%32年年EEMD分解數(shù)據(jù)的預測結(jié)果與分解數(shù)據(jù)的預測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)的吻合程度實際數(shù)據(jù)的吻合程度99.6071%3年實際數(shù)據(jù)的預測結(jié)果與實際數(shù)年實際數(shù)據(jù)的預測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)的吻合程度據(jù)的吻合程度99.5833%3年年EEMD分解數(shù)據(jù)的預測結(jié)果與實分解數(shù)據(jù)的預測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)的吻合程度際數(shù)據(jù)的吻合程度99.6135%3年實際數(shù)據(jù)的預測結(jié)果與實際數(shù)年實際數(shù)據(jù)的預測結(jié)果與