4.2.6　应用实例

以长江上游控制站寸滩站年径流序列为例进行自回归模型计算，序列样本容量n＝53。通过计算AIC值见表4.3。

表4.3　寸滩站年径流序列AIC值计算表

表4.4　寸滩站年径流序列AR（p）模型参数表

运用模型式（4.21）对样本序列进行模拟（由于模型阶数为5，即用前5 年的资料计算第6 年的年径流，因此模拟序列的长度为48）结果如图4.2 所示，多年平均相对误差7.57%。但是从图中可以看出，绝对误差比较大，效果不尽人意。主要原因是样本序列含有非平稳成分，即周期成分、趋势成分、突变成分等。要提高这类样本的预测精度，需要将非平稳序列进行分离，将获得的平稳序列、周期成分、趋势成分等用不同的模型进行耦合预测。具体做法见第10章。

图4.2　自回归模型计算结果与原始序列对比图(https://www.daowen.com)