具有时变参数的门限自回归模型及其在气候预报中的应用

ISSN 1004-4965

CN 44-1326/P

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具有时变参数的门限自回归模型及其在气候预报中的应用

杨明, 张万诚, 沙文生

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杨明, 张万诚, 沙文生. 具有时变参数的门限自回归模型及其在气候预报中的应用[J]. 热带气象学报, 1996, (3): 224-229.

引用本文:

杨明, 张万诚, 沙文生. 具有时变参数的门限自回归模型及其在气候预报中的应用[J]. 热带气象学报, 1996, (3): 224-229.

Yang Ming, Zhang Wancheng, Sha Wensheng. A TIME-DEPENDENT PARAMETRIC THRESHOLD AUTOREGRESSIVE MODEL AND ITS APPLICATION ON CLIMATE FORECAST[J]. Journal of Tropical Meteorology, 1996, (3): 224-229.

Citation:

Yang Ming, Zhang Wancheng, Sha Wensheng. A TIME-DEPENDENT PARAMETRIC THRESHOLD AUTOREGRESSIVE MODEL AND ITS APPLICATION ON CLIMATE FORECAST[J]. Journal of Tropical Meteorology, 1996, (3): 224-229.

杨明, 张万诚, 沙文生. 具有时变参数的门限自回归模型及其在气候预报中的应用[J]. 热带气象学报, 1996, (3): 224-229.

引用本文:

杨明, 张万诚, 沙文生. 具有时变参数的门限自回归模型及其在气候预报中的应用[J]. 热带气象学报, 1996, (3): 224-229.

Yang Ming, Zhang Wancheng, Sha Wensheng. A TIME-DEPENDENT PARAMETRIC THRESHOLD AUTOREGRESSIVE MODEL AND ITS APPLICATION ON CLIMATE FORECAST[J]. Journal of Tropical Meteorology, 1996, (3): 224-229.

Citation:

Yang Ming, Zhang Wancheng, Sha Wensheng. A TIME-DEPENDENT PARAMETRIC THRESHOLD AUTOREGRESSIVE MODEL AND ITS APPLICATION ON CLIMATE FORECAST[J]. Journal of Tropical Meteorology, 1996, (3): 224-229.

具有时变参数的门限自回归模型及其在气候预报中的应用

1.
云南省气象局, 昆明, 650034
2.
云南省红河州气象局

基金项目: "云南省灾害性天气预测预报的研究"课题

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出版历程
- 收稿日期: 1995-02-06
- 修回日期: 1995-05-12

A TIME-DEPENDENT PARAMETRIC THRESHOLD AUTOREGRESSIVE MODEL AND ITS APPLICATION ON CLIMATE FORECAST

1.
Meteorological Bureau of Yunnan Province, Kunming, 650034
2.
Honghe Prefecture Meteorological Bureau, Yunnan

摘要: 将时变参数模型引入门限自回归模型中,提出具有时变参数的门限自回归模型,并对昆明、蒙自、河口等地区3月温度序列进行预报,结果表明:这种模型比门限自回归模型的预报准确率有明显提高,这是因为用这种模型进行预报时,可以随时更新预报模式。
- 时变 /
- 门限自回归 /
- 建模参数
Abstract: In this paper, A time-dependent parametric threshold autoregressive model is given and is appllied to forecasting the average temperature of March in Kunming, Mengzi, Hekou et al. Computational results show that the prediction accuracy of time-dependent parametric threshold autoregressive model has been obviously improved. This is because the time-dependent parametric threshold autoregressive model can update predicting equation at any time of need.
- Time-dependent /
- Threshold autoregressive /
- Model build-up

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