發(fā)布時(shí)間：2020-12-03 19:11

　　地表溫度作為評(píng)價(jià)和評(píng)估地表面平衡的一項(xiàng)重要指標(biāo),對(duì)其進(jìn)行研究分析可以讓人們更好地認(rèn)識(shí)地表溫度的變化規(guī)律。因此對(duì)地表溫度規(guī)律及趨勢(shì)進(jìn)行研究具有非常重要的意義。但是在應(yīng)用指數(shù)平滑法、ARMA模型和ARIMA模型等方法對(duì)地表溫度時(shí)間序列分析的方面研究不足,并且在統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)中存在著分析預(yù)測(cè)結(jié)果的滯后性、較大的多步預(yù)測(cè)誤差和較差的非平穩(wěn)序列分析效果等問題。針對(duì)上述問題,本文對(duì)ARIMA模型和單指數(shù)平滑法進(jìn)行了改進(jìn),具體的研究?jī)?nèi)容及研究工作包括以下幾個(gè)方面:（1）應(yīng)用ARIMA模型對(duì)地表溫度時(shí)間序列進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。首先檢查獲取的數(shù)據(jù)是否有誤差很大的點(diǎn)存在,然后對(duì)白噪聲進(jìn)行檢驗(yàn),通過研究分析從AR（p）模型、MA（q）模型以及ARMA（p,q）模型中選出一個(gè)合適的模型,接著確定選出來的合適的模型的階數(shù),利用最小二乘法對(duì)地表溫度時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。本文克服了地表溫度時(shí)間序列在模型定價(jià)、模型估計(jì)等方面的困難,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型可以對(duì)地表溫度時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè),兩組實(shí)驗(yàn)的Theil不等系數(shù)分別是0.47和0.449,協(xié)方差比例分別是0.76和0.711,表明模型具有較為滿意的預(yù)測(cè)結(jié)果。（2）對(duì)ARIMA模... 

【文章來源】：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：97 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 地表溫度時(shí)序分析研究現(xiàn)狀
        1.2.2 ARIMA模型的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.3 地表溫度時(shí)序分析研究現(xiàn)狀
    1.3 論文結(jié)構(gòu)安排
2 時(shí)間序列分析的模型建模方法及介紹
    2.1 時(shí)間序列分析方法
        2.1.1 時(shí)間序列的定義
        2.1.2 時(shí)間序列的分類
        2.1.3 時(shí)間序列的數(shù)字特性
        2.1.4 地表溫度時(shí)間序列分析的發(fā)展趨勢(shì)
    2.2 ARIMA模型建模方法
    2.3 指數(shù)平滑法
    2.4 本章小結(jié)
3 地表溫度時(shí)間序列數(shù)據(jù)的獲取及預(yù)處理
    3.1 數(shù)據(jù)獲取
    3.2 EVIEWS軟件介紹
    3.3 平穩(wěn)性檢驗(yàn)
    3.4 白噪聲檢驗(yàn)
    3.5 本章小結(jié)
4 ARIMA模型建模與預(yù)測(cè)
    4.1 對(duì)地表溫度時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模與預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)
        4.1.1 模型識(shí)別和定價(jià)
        4.1.2 模型的估計(jì)
        4.1.3 模型的殘差檢驗(yàn)
        4.1.4 模型的預(yù)測(cè)
    4.2 對(duì)ARIMA（p，d，q）模型進(jìn)行的改進(jìn)
    4.3 應(yīng)用改進(jìn)的ARIMA模型對(duì)地表溫度時(shí)間序列進(jìn)行分析預(yù)測(cè)
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析討論
    4.5 本章小結(jié)
5 基于指數(shù)平滑法的地表溫度時(shí)間序列分析及預(yù)測(cè)
    5.1 基于指數(shù)平滑法的分析預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)
        5.1.1 應(yīng)用Holt-Winters無季節(jié)模型的分析預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)
        5.1.2 應(yīng)用一次指數(shù)平滑法的分析預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)
        5.1.3 應(yīng)用二次指數(shù)平滑法的分析預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)
    5.2 對(duì)單指數(shù)平滑法進(jìn)行的改進(jìn)
    5.3 應(yīng)用改進(jìn)的單指數(shù)平滑法對(duì)地表溫度時(shí)間序列進(jìn)行分析預(yù)測(cè)
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析及討論
    5.5 本章小結(jié)
6 ARIMA模型與指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)結(jié)果的比較分析
    6.1 改進(jìn)后的ARIMA模型與Holt-Winters無季節(jié)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的對(duì)比分析
    6.2 改進(jìn)后的單指數(shù)平滑法與Holt-Winters無季節(jié)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的對(duì)比分析
    6.3 改進(jìn)后的ARIMA模型與改進(jìn)后的單指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)結(jié)果的對(duì)比分析
    6.4 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 主要研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)
    7.2 進(jìn)一步的工作與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及其他成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[4]基于ARMA模型的風(fēng)電機(jī)組風(fēng)速預(yù)測(cè)研究[D]. 孫翰墨.華北電力大學(xué)（北京） 2011
[5]ARMA模型參數(shù)估計(jì)算法改進(jìn)及SARIMA模型的應(yīng)用[D]. 杜普燕.燕山大學(xué) 2010
[6]基于ARIMA模型的石油價(jià)格短期分析預(yù)測(cè)[D]. 侯璐.暨南大學(xué) 2009
[7]ARMA相關(guān)模型及其應(yīng)用[D]. 安瀟瀟.燕山大學(xué) 2008
[8]基于灰色模型和ARIMA模型的上證指數(shù)研究[D]. 劉文抒.河海大學(xué) 2005
[9]基于ARMA模型的結(jié)構(gòu)識(shí)別[D]. 宋貴彩.重慶大學(xué) 2005



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