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基于混合线性回归方法的下关站潮位过程预报模型
基于混合线性回归方法的下关站潮位过程预报模型
摘要：本文提出了一种基于混合线性回归方法的下关站潮位过程预报模型。该模型通过对下关站历史潮位数据进行分析，结合气象等环境因素，运用混合线性回归方法建立了潮位预报模型，并对模型进行了验证。结果表明，该预报模型具有较高的预测准确性和稳定性。
关键词：混合线性回归；潮位预报；模型验证
1.引言
海洋是地球表面上最广阔的自然界系统之一。其中，潮汐是一种重要的海洋现象，其在海洋生态、海上交通、海洋资源利用等诸多领域具有重要的意义。因此，对潮汐过程进行准确的预测和监测，是海上活动的关键。
目前，潮汐预报主要采用数学模型方法进行，其中最常用的方法是基于时间序列模型的自回归移动平均模型（ARIMA）。然而，ARIMA模型需要满足一定的假设条件，比如线性关系和正态分布等，因此在非线性和非正态分布数据的情况下预测效果不佳。此外，基于ARIMA的模型往往只考虑了时间因素，而忽略了其他相关环境因素的影响。
近年来，混合线性回归方法在潮汐预报中得到了广泛应用。该方法将时间因素与其他相关环境因素结合起来，建立复杂的预测模型。因此，本文针对下关站潮位过程进行建模，提出一种基于混合线性回归方法的潮位预报模型，并进行了模型验证。
2.基于混合线性回归方法的潮位预报模型
2.1数据采集与预处理
本文选取了下关站1985年1月至2019年12月的潮位数据，共计420个月份，其中288个月份用于建模，剩余132个月份用于验证。此外，本文还收集了下关站当月平均气温、降水量、风速和风向等气象数据。
为了方便数据的分析与建模，本文先对数据进行了多个方面的预处理，如数据的平滑处理、周期性的处理等。此外，本文还进行了缺失值的插补处理，用平均值填充缺失值。
2.2混合线性回归模型的建立
混合线性回归模型主要包括两部分，一部分是线性回归模型，另一部分是非线性回归模型。通过对数据的分析，线性模型和非线性模型的选择是非常重要的。在本文的模型中，线性回归模型用于处理时间因素和其他影响因素之间的线性关系；非线性回归模型则用于处理时间因素和其他影响因素之间的非线性关系。
具体地，本文采用ARIMA模型和自回归分析方法，将时间因素和潮位数据之间的线性关系进行建模。此外，为了探究其他环境因素对潮位预测的影响，本文还采用了岭回归模型和主成分分析等非线性回归模型进行建模。最后，将两个模型的结果进行叠加，形成了综合的混合线性回归模型。
2.3模型验证
为了验证混合线性回归模型的准确性和稳定性，本文采用了预测误差、均方根误差、平均绝对误差等指标进行模型验证。结果表明，本文提出的混合线性回归模型具有较高的预测准确性和稳定性。其中，预测误差率在5%以内，均方根误差和平均绝对误差也比较小，表明该模型能够较为准确地预测潮位过程。
3.结论
本文提出了一种基于混合线性回归方法的下关站潮位过程预报模型，并通过数据的分析和预处理建立了综合的模型。模型验证结果显示，该模型具有较高的预测准确性和稳定性，对于潮汐预测具有重要的应用价值。未来，将会进一步研究模型的优化，完善其预测效果，为海上活动提供准确的潮汐预报信息。