印度旁遮普省降雨预测：季节性和周期性ARIMA模型的应用

本文主要探讨了在印度旁遮普省降雨数据分析中的季节性和周期性自回归时间序列模型的应用。降雨量对于满足农业、工业、灌溉、水力发电等众多领域的需求至关重要。研究者针对这一问题，采用了季节性自回归综合移动平均（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, SARIMA）和周期自回归（Periodic Autoregression, PAR）模型，这两种模型能够有效地捕捉数据中的季节性和周期性模式。 在分析过程中，作者运用了统计工具PeACF（Partial Autocorrelation Function for Seasonal Data）和PePACF（Partial Periodogram for Seasonal Data），这些工具有助于确定模型的参数选择和识别数据的平稳性。通过这些工具，研究者可以评估模型在识别趋势和季节性循环方面的有效性。 模型的性能评估是通过对均方根百分比误差（Root Mean Square Percentage Error, RMSPE）和预测包含测试（Prediction Coverage Test）进行定量对比。RMSPE衡量了模型预测结果与实际观测值之间的差异，而预测包含测试则检查预测区间覆盖真实值的比例，以此来判断模型的预测精度和可靠性。 这项研究的结果对于旁遮普省的地方当局来说具有重要意义，因为他们可以通过这些模型预测未来的降雨趋势，从而更好地规划水资源管理策略，优化水资源分配，并确保满足不同领域的需求。此外，该研究也为其他地区的降雨数据预测提供了参考框架和技术指导，展示了季节性和周期性时间序列模型在气象学和水资源管理领域的实用价值。 本文是一篇深入探讨季节性和周期性自回归时间序列模型在降雨数据分析中的应用及其效果评估的研究论文，旨在为相关决策者提供科学依据，以支持更有效的水资源管理和政策制定。