【摘 要】
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近年来,洪涝灾害的范围、频度以及造成的损失程度快速上升。洪涝灾害六成以上都是由于短期内降雨量过大引起的,由此见得,降雨量过大严重影响人民的生命财产安全。实际上无论是降雨过多造成的洪涝灾害,还是降雨过少造成的干旱灾害,都不同程度地给农业生产、农民生活,农村环境乃至整个农业经济持续稳定的发展造成影响。对降水趋势提早做出正确预报,可以及时采取适当的预防措施,以降低洪水和旱灾对农业生产和水利建设带来的经济
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近年来,洪涝灾害的范围、频度以及造成的损失程度快速上升。洪涝灾害六成以上都是由于短期内降雨量过大引起的,由此见得,降雨量过大严重影响人民的生命财产安全。实际上无论是降雨过多造成的洪涝灾害,还是降雨过少造成的干旱灾害,都不同程度地给农业生产、农民生活,农村环境乃至整个农业经济持续稳定的发展造成影响。对降水趋势提早做出正确预报,可以及时采取适当的预防措施,以降低洪水和旱灾对农业生产和水利建设带来的经济损失。但是降水的发生存在模糊性和不确定性,使得降水在时间顺序上呈现重复性、随机性等双重特点,提前准确地获取降雨量以应对其可能所引起的旱情和洪涝灾害,一直是一个难点。因此本文进行如下的研究:（1）通过文献研究,发现各种模型对不同地区并不通用,因为没有照顾到各地区的降雨特点。国内外学者对天气预报方法,特别是降雨预测进行过大量研究,创建了一些降雨预测模型,如线性回归模型、ARIMA模型、人工神经网络模型、支持向量机模型、决策树模型等,一些学者还尝试综合运用多种模型。这些模型在不同地区、不同时间会呈现出不同的特点,故针对特定地区降雨特点选取合适的降雨量预测模型,无论是对降雨量数值的精确预测,还是对极端天气趋势的提早判断,都会有更好的效果。（2）本文选用河南省郑州、鹤壁、信阳、商丘和三门峡五个地市,分别位于河南省的东西南北中五个方位。河南省降雨量在时空上分布不均,汛期（6-9月）降雨量占全年总降水量7成左右,洪涝灾害影响大,而全年降雨量总值可以预测年际干旱或者洪涝情况,所以本文将收集到的月降雨量序列分成月降雨量、汛期（6-9月）降雨量和年降雨量三种序列。（3）对自回归移动平均模型ARIMA、BP神经网络和支持向量机SVM三种常见的机器学习预测模型进行研究,分析每种模型预测的特点,然后用于对河南省五个地市1951到2016年的降雨量序列进行预测,并将所得到结果和历史真实降雨量做对比。结果表明:在预测月降雨量时SVM模型准确性最高,但不能较好地拟合出雨水增大或减小的趋势;ARIMA模型和BP神经网络模型的对雨量的预测精度虽然不如SVM模型,但是在雨水增大或减小的趋势上拟合能力较强。在对偏干旱的郑州和三门峡地区预测月降雨量时,SVM模型预测准确性最好,ARIMA模型在雨水变化趋势上拟合能力最好;在对降雨丰沛的信阳地区预测月降雨量时,SVM模型预测的准确性最好,BP神经网络模型在雨水变化趋势上拟合能力最好。
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