Верификация прогноза по методу аналогов
Прогноз производился на основе поиска оптимальных аналогов, а также по методу АКМ (ф-лы (12)-(14)) и экстраполяцией с линейной коррекцией (ф-лы (15)-(17)).
На рис. 7 приведен пример сопоставления инерционного и методического прогнозов с данными измерений при использовании диагонально взвешенной Евклидовой метрики с λ1= 0.8. Здесь прогнозом является продолжение отрезка-аналога №1. Статистические характеристики точности методического и инерционного прогноза, приведенные в табл. 2, показывают, что метод аналогов успешен, поскольку значительно превосходит по своей точности инерционный прогноз.
Рис. 7. Сопоставление данных измерений с результатами инерционного прогноза и метода аналогов при использовании диагонально взвешенной Евклидовой метрики с λ1= 0.8 с.
Таблица 2. Статистические характеристики точности методического и инерционного прогнозов
| Показатели | Методический прогноз | Инерционный прогноз |
| Средняя ошибка, 0С | -0.20 | -1.47 |
| СКО, 0С | 0.27 | 0.52 |
На рис. 8 приведены графики, иллюстрирующие изменение прогностического отрезка при использовании четырех аналогов. Аналоги найдены с помощью Манхеттенской метрики. Интересной особенностью полученных прогнозов является практическая независимость точности прогноза от заблаговременности. С ростом заблаговременности прогноза его погрешность может даже уменьшаться. В табл. 3 представлены статистические характеристики точности прогноза, осредненной по временному промежутку в 270 мин при использовании отрезков-аналогов, представленных на рис. 5.
Рис. 8. Сопоставление фактических значений и четырех прогнозов температуры воздуха с заблаговременностью два часа. Прогноз выполнен методом АКМ по четырем аналогам, найденным Манхеттенской метрикой
Таблица 3 - Статистические характеристики точности прогноза с использование последовательного нахождения аналогов
| Показатели | Прогноз по аналогу №1 | Прогноз по аналогу №2 | Прогноз по аналогу №3 | Прогноз по аналогу №4 |
| Средняя ошибка, 0С | -0.17 | -0.25 | -0.35 | -0.43 |
| СКО, 0С | 0.13 | 0.16 | 0.17 | 0.16 |
| Начальный № прогностического отрезка | 2364 | 2363 | 2362 | 2361 |
Рис. 9 содержит пример использования коррекции прогностического отрезка на основе расчета коэффициентов k1 и k0 (см. ф-лы (15) – (17)). Влияние коррекции на прогностический отрезок заметно, но незначительно: при переходе от прогностического отрезка к скорректированному средняя ошибка уменьшается с -0.2 0С на 0.03 0С, тогда как СКО, наоборот, увеличивается с 0.27 0С до 0.29 0С.
Рис. 9. Прогноз методом АКМ и методом экстраполяции с линейной коррекцией прогностического отрезка (Манхеттенская метрика)
 |
Заключение
Тестирование построенных моделей на независимой выборке температуры воздуха по данным автоматической метеорологической станции позволило выделить оптимальную метрику – Манхеттенскую. При заблаговременности прогноза до 4 часов используемая метрика дает ошибку прогноза не более 0,4 °С.
Полученные результаты позволяют рекомендовать использование метода аналогов для текущего прогноза нестационарных временных рядов температуры воздуха.
Литература
1. Восканян К.Л., Дивинский Л.И., Кузнецов А.Д., Сероухова О.С., Симакина Т.Е.. Применение сплайн-экстраполяции для текущего прогнозирования приземной температуры воздуха // Труды военно-космической академии им. А.Ф. Можайского, вып. 647, июнь 2015, С. 88-92.
2. Алдошкина Е.С., Кузнецов А.Д., Пугачев А.А., Сероухова О.С., Симакина Т.Е., Чукин В.В. Опыт использования аппарата нейронных сетей для анализа и прогноза временного ряда температуры воздуха // Ученые записки РГГМУ. — СПб: изд-во РГГМУ, 2009. — №11. — С. 91–100.
3. Васечкина Е.Ф., Ярин В.Д. Прогноз временных рядов с применением метода аналогов // Морской гидрофизический журнал , 2007, № 4, С. 70-80
4. Восканян К.Л., Кузнецов А.Д., Сероухова О.С., Симакина Т.Е. Текущее прогнозирование экологических измерений на основе поиска аналогов // Сборник тезисов XI научно-прикладной международной конференции «Естественные и антропогенные аэрозоли», СПб., 16-18 октября 2018 года - 16 с.
5. https://habr.com/post/267035/.
6. Mark S. Aldenderfer, Roger K. Blashfield. Cluster Analysis. – SAGE Publications, Inc, 1984. – 88 p.
7. Сокэл Р.Р. Кластер-анализ и классификация: предпосылки и основные направления. В кн: Классификация и кластер // Под ред. Дж.Вэн Райзина. М.: Мир, 1980, с. 7-19
8. Hamer R., Cunningham J. Cluster analyzing profile data confounded with interrater differences: a comparison of profile association measures. – Applied Psychological Measurement, 1981, p. 63-72
9. http://www.konspekt.biz/index.php?text=51064.
10. Магнус Я.Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика // Дело, 2004, стр. 34-37.
11. Восканян К.Л., Кузнецов А.Д., Сероухова О.С. Автоматические метеорологические станции. Часть 1. Тактико-технические характеристики. Учебное пособие // СПб.: РГГМУ, 2016. – 195 с.
12. Восканян К.Л., Кузнецов А.Д., Сероухова О.С. Автоматические метеорологические станции. Часть 2. Цифровая обработка данных автоматических метеорологических станций. Практикум. — СПб.: РГГМУ, 2016. — 99 с.
Сведения об авторах:
Карина Левановна Восканян, доцент кафедры экспериментальной физики атмосферы ФГБОУ ВО «Российский государственный гидрометеорологический университет» (195196, Санкт-Петербург, Малоохтинский пр., д. 98), кандидат физико-математических наук; тел.: 8 (812) 633-01-74, e-mail: kvosia@mail.ru.
Анатолий Дмитриевич Кузнецов, заведующий кафедрой экспериментальной физики атмосферы ФГБОУ ВО «Российский государственный гидрометеорологический университет» (195196, Санкт-Петербург, Малоохтинский пр., д. 98), доктор физико-математических наук, профессор, тел.: 8 (812) 633-01-74, e-mail: kuznetsov1946@inbox.ru.
Ольга Станиславовна Сероухова, доцент кафедры экспериментальной физики атмосферы ФГБОУ ВО «Российский государственный гидрометеорологический университет» (195196, Санкт-Петербург, Малоохтинский пр., д. 98), кандидат физико-математических наук, доцент; тел.: 8 (812) 633-01-74, e-mail: serouhova@inbox.ru.
Татьяна Евгеньевна Симакина, доцент кафедры экспериментальной физики атмосферы ФГБОУ ВО «Российский государственный гидрометеорологический университет» (195196, Санкт-Петербург, Малоохтинский пр., д. 98), кандидат физико-математических наук, доцент; тел.: 8 (812) 633-01-74, e-mail: tatiana.simakina@gmail.com
EVALUATION OF THE POSSIBILITIES OF THE METHOD OF ANALOGUES FOR THE CURRENT FORECAST OF AIR TEMPERATURE
K.L. Voskanyan, A.D. Kuznetsov, OS Seroukhova, T.E. Simakina
Abstract. An algorithm for forecasting non-stationary time series based on the analog method is considered. The proposed method is tested at air temperature values according to an automatic meteorological station. Six forecast models using various measures of similarity were constructed, the forecast error was determined on an independent sample. Comparison with the estimate of the inertial prediction led to the conclusion that the method of analogs gives satisfactory results of the current temperature prediction.
Keywords: analogue method, current temperature forecast, proximity measures.
Аbout the аuthors
VOSKANAN Karina Livanovna, Candidate of Science, Associate Professor of the Department of Experimental Atmospheric Physics of the Russian State Hydrometeorological University (195196, St. Petersburg, Malookhtinsky Ave, 98), E-mail: : kvosia@mail.ru.
KUZNETCOV Anatolii, Doctor of Sciences, Head of the Department of Experimental Physics of the Russian State Hydrometeorological University (195196, St. Petersburg, Malookhtinsky Ave, 98), E-mail: kuznetsov1946@inbox.ru.
SEROUKHOVA Olga Stanislavovna, Candidate of Science, Associate Professor of the Department of Experimental Atmospheric Physics of the Russian State Hydrometeorological University (195196, St. Petersburg, Malookhtinsky Ave, 98), E-mail: serouhova@inbox.ru
SIMAKINA Tatiana, Candidate of Sciences, Associate Professor of the Department of Experimental Atmospheric Physics of the Russian State Hydrometeorological University (195196, St. Petersburg, Malookhtinsky Ave, 98), tatiana.simakina@gmail.com.
Дата добавления: 2020-12-22; просмотров: 56; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!