降水量的加权型马尔科夫模型预测

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摘要降水量具有周期性和难以预测性,为解决这一问题,文章提出了加权型马尔科夫模型,通过将历史数据分级,建立四步状态转移概率矩阵,对月降水量进行了预测,预测结果与实际资料吻合较好。

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	张祥
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关键词 ：降水量, 马尔科夫模型, 预测

Abstract：The precipitation is periodic and unpredictable.In order to solve this problem,this paper puts forward a weighted Markov model.The monthly precipitation is predicted.The historical data are classified,and four-step state transition probability matrix is established.The forecast results conform well to the actual data.

Key words： precipitation Markov model forecast

收稿日期: 2017-10-10

ZTFLH:

P456.8

作者简介: 张祥(1983),男,博士,工程师.主要从事电磁防护工作.

引用本文:

张祥, 陈军, 陆雨, 潘栋, 李俊. 降水量的加权型马尔科夫模型预测[J]. 气象水文海洋仪器, 2018, 35(2): 18-20. Zhang Xiang, Chen Jun, Lu Yu, Pan Dong, Li Jun. Prediction for the precipitation using a weighted Markov model. Meteorological Hydrological and Marine Instrument, 2018, 35(2): 18-20.

链接本文:

http://www.qxswhy.com/CN/ 或 http://www.qxswhy.com/CN/Y2018/V35/I2/18