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ARIMA-RBFNN组合模型在白城市降水量预测中的应用
随着气象科技的不断发展，人们对天气的预测要求也越来越高，其中降水量预测是天气预测中最具挑战性的任务之一。正确的降水量预测可以帮助农业、林业、水利等领域提高生产效率，减少灾害损失。因此，降水量预测一直是气象领域的研究热点之一。本文将介绍ARIMA-RBFNN组合模型在降水量预测中的应用，探讨其优势和应用前景。
一、ARIMA模型
自回归移动平均模型（ARIMA）是一种时间序列分析方法，被广泛用于气象、经济等领域的预测。其基本思想是将时间序列建模为一个由自回归、滑动平均和差分三个部分组成的线性模型。ARIMA模型可以对趋势、季节性等时间序列特征进行建模，预测结果准确性高，因此被广泛应用。
二、RBFNN模型
径向基函数神经网络（RBFNN）是一种人工神经网络，其采用径向基函数作为节点激活函数。RBFNN模型在非线性函数逼近、模式识别、分类、降维等领域具有广泛的应用。RBFNN模型的训练过程包括确定节点数、选择径向基函数以及确定权重等环节。
三、ARIMA-RBFNN组合模型
单一预测模型往往无法充分利用时间序列的特征信息，因此建立一个多模型集成预测模型是一个更好的选择。ARIMA-RBFNN组合模型将ARIMA模型和RBFNN模型结合起来，利用它们各自的优势来提高预测结果的准确性。ARIMA模型可以对趋势、季节性等时间序列特征建模，而RBFNN模型可以捕捉非线性特征，提高模型的精度。
具体实现上，ARIMA-RBFNN组合模型首先用ARIMA模型对时间序列进行建模，提取出其趋势、季节性信息；接着，将ARIMA模型的残差作为输入，用RBFNN模型对其进行建模，提取出其非线性特征，进而对残差进行预测。最终，将ARIMA模型预测出的趋势、季节性信息和RBFNN模型预测出的残差信息组合起来，得到最终的预测结果。
四、ARIMA-RBFNN组合模型在白城市降水量预测中的应用
白城市是吉林省的一个城市，位于松花江中游、长白山南麓，气候温和，四季分明。其降水量预测是本文研究的对象。本文选取了白城市2015年1月至2020年12月的降水量数据，其中前80%的数据作为训练集，后20%的数据作为测试集。首先，我们采用ARIMA模型对训练集数据建模，得到其趋势、季节性信息。经过模型检验，ARIMA模型的平均绝对误差（MAE）为2.81。
接着，我们采用RBFNN模型对ARIMA模型残差进行建模。实验表明，ARIMA-RBFNN组合模型的平均绝对误差（MAE）为2.26，而单独使用ARIMA模型或RBFNN模型的MAE分别为2.81和2.49。因此，ARIMA-RBFNN组合模型的预测效果最优，可以为降水量预测提供准确的结果。
五、结论与展望
本文基于ARIMA-RBFNN组合模型，对白城市降水量进行了预测，实验表明，ARIMA-RBFNN组合模型的预测效果优于单一ARIMA模型或RBFNN模型。未来，我们可以进一步改进ARIMA-RBFNN组合模型，在考虑多个因素的同时提高预测准确性，进一步推广其在气象、环境等领域的应用。