降水预测新方法：逐步回归时间序列与RBF-ANN对比分析

"这篇论文探讨了逐步回归时间序列和径向基函数人工神经网络（RBF-ANN）在降水预测中的应用。通过将逐步回归方法引入时间序列模型，改变了传统模型考虑所有变量的做法，只选取对预测有显著影响的变量构建预测方程，提高了预测准确性。同时，RBF-ANN作为一种局部逼近网络，因其高精度被用于降水预测。论文以吉林省桦甸市五道沟气象站的月降水量和月蒸发量数据为例，比较了传统方法、逐步回归时间序列和RBF-ANN三种模型的预测效果。结果发现，RBF-ANN模型在后验差比值和平均绝对误差上表现最优，但逐步回归时间序列模型也达到了较高的预测精度。" 在这篇2012年的论文中，作者卢文喜等人针对气象预测中的一个重要问题——降水预测，提出了创新的解决策略。他们指出，传统的时间序列分析往往包含所有可能影响因素，这可能导致模型过拟合或解释变量不明确。通过引入逐步回归，模型能够筛选出关键的输入变量，从而构建更为简洁且高效的预测模型。这种方法有助于降低复杂性，提高模型的可解释性。 另一方面，径向基函数人工神经网络（RBF-ANN）是一种非线性模型，它以径向基函数作为隐藏层的激活函数，能够以高精度近似复杂的数据分布。论文中，RBF-ANN模型在降水预测上的表现优于传统模型，证明了其在处理此类问题上的优势。 论文使用桦甸市五道沟气象站的历史数据，通过对比分析，展示了逐步回归时间序列和RBF-ANN模型的预测性能。结果显示，传统模型的后验差比值为0.315，平均绝对误差为18.37 mm；逐步回归时间序列模型相应地改善为0.272和15.65 mm；而RBF-ANN模型则进一步优化为0.284和13.82 mm。此外，所有模型的有效系数和精度均达到预期要求。 最后，论文运用逐步回归时间序列法对未来若干年的月降水量和月蒸发量进行了预测，为气象预报和水资源管理提供了科学依据。这项工作不仅对降水预测技术有所贡献，也为其他类似环境和气候预测问题的研究提供了参考。