太湖水位趋势预测：ARIMA模型的应用与实证研究

ARIMA模型在太湖水位趋势分析与预测中的应用研究由林森进行，他利用河海大学计算机及信息工程学院的背景，专注于时间序列分析的专业领域。ARIMA模型，全称为自回归积分移动平均模型，是Box和Jenkins在1977年提出的经典方法，用于处理非平稳时间序列数据，通过调整自回归项(p)、差分次数(d)以及滑动平均项(q)来实现序列的平稳化和预测。 在本论文中，林森首先介绍了太湖的重要性，作为我国五大淡水湖之一，其水位对防洪调度至关重要。通过对太湖历史水位数据的深入挖掘，他运用SAS等数据挖掘工具构建了ARIMA模型，目的是精确分析和预测水位变化趋势，从而为防洪决策提供科学依据，减少水旱灾害的影响。 ARIMA模型的构造分为三个部分：AR(p)模型（当q=0且d=0时）、MA(q)模型（当p=0且d=0时）和ARMA模型（d=0时）。模型的基本形式是将时间序列分解为自回归项和滑动平均项，通过对数据进行适当的差分处理，使非平稳序列变得平稳，以便进行预测。 具体到太湖水位的案例，林森通过ARIMA模型的实施，分析了太湖水位随时间的变化规律，并尝试预测未来可能的趋势。他强调了该模型在短期水位变化预测方面的有效性。关键词包括ARIMA、数据挖掘、趋势分析和时间序列，这些都是论文的核心内容。 总结来说，这篇论文展示了如何运用ARIMA模型对太湖的历史水位数据进行深入分析，以支持洪水管理和水资源管理决策。通过实际操作和实证结果，文章证明了ARIMA模型在预测短期水位动态方面的实用价值。这对于理解和管理复杂的时间序列问题，特别是在环境和气候领域，具有重要的理论和实践意义。