基于小波变换和ARIMA模型的皖北地区恶劣天气分析方法

摘要

本发明公开了一种基于小波变换和ARIMA模型的皖北地区恶劣天气分析方法，包括以下步骤：首先根据所采集的现有气象信号进行切分和加窗，对切分信号进行小波变换，得到频域频谱图，对频谱图进行时频分析，然后对气象信号进行平稳性检测，最后是进行白噪声检测及其差分处理，然后计算ACF(自相关系数)，PACF(偏相关系数)，进行模型识别，识别模型结束以后，确定参数，确定时间序列差d,确定合适的参数，然后利用新模型进行预测，本发明作为一种组合的气象分析方法，能够更好的对天气进行气象预测和分析，优势在于通过小波变换加窗分析对信号的时频局部分析更有效和精确，然后利用ARIMA模型进行时间序列的预测，最后两者的结构有机的结合进行分析对天气的预测会更加精准。