ARIMA与ANN组合预测模型在中长期径流预报中的应用

基于时间序列预测模型及BP神经网络,提出了新的组合预测方法.该方法采用三层结构的BP神经网络来构造组合预测模型,运用时间序列模型预测方法得出的预测结果,采用历史滚动法将前5年的预测结果数据作为BP网络的输入,以当前年份的预测结果为网络期望输入,建立了ARIMA-ANN组合预报模型.利用Matlab7神经网络工具箱对塔里木河上游源流卡群水文站的年径流量进行了预报及验证.结果表明:组合模型的预报结果精度高,容错能力强,是中长期径流预报的有效方法.     

吉林Ms4.3微地震天体引潮力和温度变化过程初探

计算2009年3月20日发生在东经124.9°、北纬43.4°的吉林省四平的Ms4.3地震的天体引潮力周期变化过程,并据该周期,分析多源综合温度数据资料,提取地震过程的异常温度变化图像,结果表明:天体引潮力对地应力处于临界状态的活动断层具有诱发作用,震前异常增温明显,异常增温经历了:起始→加强→高峰→衰减→平静的演变过程。对此次微震的研究结果表明温度异常在微地震中也有清晰反映,微震过程中引力作用明显,是对地震-热异常的有力证据,同时也是对利用热异常预测地震方法科学性的补充证实。