發(fā)布時(shí)間：2021-02-22 17:10

　　基于機(jī)理或統(tǒng)計(jì)的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型存在于不同領(lǐng)域,多模型集合預(yù)測(cè)也漸漸增多,但大部分只停留于普通加權(quán)平均的階段。本文受2013年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)多尺度模型思想的啟發(fā),基于傅里葉級(jí)數(shù)展開(kāi)的方法提出一種全新的復(fù)雜系統(tǒng)多模型集合預(yù)測(cè)模型,以期提高多模型結(jié)合使用的科學(xué)性及提高預(yù)測(cè)精度。即通過(guò)把不同模型的輸出結(jié)果轉(zhuǎn)化為相似的級(jí)數(shù)函數(shù)表現(xiàn)形式,再通過(guò)實(shí)測(cè)值擬合,給各函數(shù)的基波與各級(jí)諧波項(xiàng)分別賦予不同的加權(quán)系數(shù),并加和得到熵值模型,并提出用基波與各階諧波的熵值來(lái)表征不同模型在不同層次上的重要性。 

【文章來(lái)源】：廣東化工. 2018,45(08)

【文章頁(yè)數(shù)】：2 頁(yè)

【文章目錄】：
1 前言
2 模型構(gòu)建
3 模型應(yīng)用與解釋
4 討論與小結(jié)



本文編號(hào)：3046305