郜阔;李翠梅

苏州科技学院环境科学与工程学院

农业灌溉用水量;预测;集合经验模态分解;ARMA模型;灰色预测模型

为提高农业灌溉用水量(非平稳时间序列)的预测精度,利用集合经验模态分解处理江苏省农业灌溉用水量序列(2004—2012年),将其分解成不同尺度上的平稳序列,然后用灰色预测和时间序列法分别对分解后的时间序列进行预测,利用2013年灌溉用水量数据检验预测结果,相对误差小于2%,表明模型预测结果精度较高。本研究为灌溉用水量预测提供了一种新的方法。