地下水水位动态预测新方法——数据处理组合法

·4O·煤田地质与勘探第26卷裹1地下水位实测值m裹2数据处理组台方法水位预测值m图1地下水位实测值与模型计算值对比曲线l_地下水位实褪I值}2——模型计算曲线较密坍的区域。用数据处理组合方法对地下水水位的原始时间序列数据进行预测．因的取值是表示研究对象的某些特性(如周期，拟周期等)，的取值可为3(对应于季节周期)、6(对应于冬半年或夏半年)、12(对应于年周期)等。因地下水水位是以年为周期的波动，具有季节周期变化特点，故确定值为3。训练组数据的个数为7，以1985年到1994年的数据来建立模型，用已建立的模型来预测1995年地下水的水位，并与实测值相比较，检验模型的精度因数据列的前7个作为训练组的样本数，按上述算法可计算出1987年6月到1994年lO月的23个计算值和1995年的预测值，其拟合误差见表2。预测为3步，即1995年2月、6月、lO月三个月的预测值为：24．56m、23．30m、24．5lm。最后一次迭代结束时多项式中最好的一个是y=A+BU+CV+DUU+EVV+FUV，式中A=一42．80，B一一5．007，c一9．438，D=1．291，E=0．9917，F=一2．354从计算结果和图1可以看出，用数据处理的组合方法所建立的模型，反映了地下水水位的动态特征——周期性的变化，其拟合精度较高，绝大多数相对误差均在l以内。4结束语a．本文针对地下水的动态特征，提出了基于数据处理组合的预测方法。经实测检验，其拟合精度较高，预测可靠、有效。b．所建立的数学模型具有较好的客观性。cGMDH是模拟生物有机体的方法来构造数学模型的，即通过。代复一代”的“生产”过程．较易获得能客观描写复杂非线性系统(过程)的非线性模式，能够反映事物发展的内在规律，采用GMDH方法来进行预测时，使预测序列更符合事物发展内在的规律性。r参考文献1韩振山．长期预梗I韵相空间理论和模式．北京：气象出版社．19932邓聚龙灰色预褪I与决策．武汉：华中理工大学出版社，19853王毫韩．城市用木量预梗I韵灰色代数曲线模型．系统工程理论维普资讯http://www.cqvip.com