利用光谱回波方法对时间进行季节性分析。

Dadang Ruhiat, Cecep Suwanda
{"title":"利用光谱回波方法对时间进行季节性分析。","authors":"Dadang Ruhiat, Cecep Suwanda","doi":"10.25157/TEOREMA.V4I1.1887","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Pemodelan dan peramalan data deret waktu di berbagai bidang, salah satunya di bidang hidrologi, terus berkembang , baik dalam pengembangan metode maupun dalam penerapannya.  Beberapa parameter hidrologi yang sangat  penting dan sering kali perlu untuk diramalkan  adalah debit sungai dan curah hujan. Kedua parameter hidrologi tersebut kejadiannya dipengaruhi oleh musim sehingga teridentifikasi mengandung pola musiman.   Terkait dengan pemodelan dan peramalan data deret waktu debit sungai yang teridentifikasi mengandung pola musiman sebelumnya telah  dicoba dengan menggunakan beberapa metode yang berbasis kepada pendekatan metode statistik Box- Jenkins , yaitu melalui pemodelan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dan Seasonal Autoregressive Fractionally  Integrated Moving Average ( SARFIMA.). Pada paper ini akan diuraikan hasil pemodelan dan peramalan dengan menggunakan metode statistik lainnya yaitu metode regresi spektral.  Analisis terhadap hasil peramalan menunjukan bahwa peramalan data deret waktu debit sungai yang berpola musiman melalui metode spektral memberikan hasil yang cukup baik dan  mampu menirukan perilaku dari data deret waktu historisnya.  Keakuratan hasil peramalan tersebut diukur dengan menggunakan nilai kebaikan model Mean Absolute Percentage Error (MAPE) , dan diketahui memiliki  Nilai MAPE yang relatif lebih kecil dari nilai MAPE hasil peramalan yang telah dilakukan sebelumnya melalui Model SARIMA.  Dengan demikian hasil peramalan melalui metode regresi spektral relatif lebih akurat","PeriodicalId":416905,"journal":{"name":"TEOREMA : Teori dan Riset Matematika","volume":"64 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-03-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"3","resultStr":"{\"title\":\"PERAMALAN DATA DERET WAKTU BERPOLA MUSIMAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI SPEKTRAL (Studi Kasus : Debit Sungai Citarum-Nanjung)\",\"authors\":\"Dadang Ruhiat, Cecep Suwanda\",\"doi\":\"10.25157/TEOREMA.V4I1.1887\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Pemodelan dan peramalan data deret waktu di berbagai bidang, salah satunya di bidang hidrologi, terus berkembang , baik dalam pengembangan metode maupun dalam penerapannya.  Beberapa parameter hidrologi yang sangat  penting dan sering kali perlu untuk diramalkan  adalah debit sungai dan curah hujan. Kedua parameter hidrologi tersebut kejadiannya dipengaruhi oleh musim sehingga teridentifikasi mengandung pola musiman.   Terkait dengan pemodelan dan peramalan data deret waktu debit sungai yang teridentifikasi mengandung pola musiman sebelumnya telah  dicoba dengan menggunakan beberapa metode yang berbasis kepada pendekatan metode statistik Box- Jenkins , yaitu melalui pemodelan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dan Seasonal Autoregressive Fractionally  Integrated Moving Average ( SARFIMA.). Pada paper ini akan diuraikan hasil pemodelan dan peramalan dengan menggunakan metode statistik lainnya yaitu metode regresi spektral.  Analisis terhadap hasil peramalan menunjukan bahwa peramalan data deret waktu debit sungai yang berpola musiman melalui metode spektral memberikan hasil yang cukup baik dan  mampu menirukan perilaku dari data deret waktu historisnya.  Keakuratan hasil peramalan tersebut diukur dengan menggunakan nilai kebaikan model Mean Absolute Percentage Error (MAPE) , dan diketahui memiliki  Nilai MAPE yang relatif lebih kecil dari nilai MAPE hasil peramalan yang telah dilakukan sebelumnya melalui Model SARIMA.  Dengan demikian hasil peramalan melalui metode regresi spektral relatif lebih akurat\",\"PeriodicalId\":416905,\"journal\":{\"name\":\"TEOREMA : Teori dan Riset Matematika\",\"volume\":\"64 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2019-03-31\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"3\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"TEOREMA : Teori dan Riset Matematika\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.25157/TEOREMA.V4I1.1887\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"TEOREMA : Teori dan Riset Matematika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.25157/TEOREMA.V4I1.1887","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 3

摘要

在水文领域的时间建模和预测数据在方法开发和应用领域都在不断发展。一些非常重要而且经常是必要的氢参数是河流的排放和降雨。这两种流体参数都受到季节的影响,因此确定了季节性模式。相关数据时间序列建模和命理学借记卡的河流被确认含有季节性模式曾尝试用对方法基于统计方法的一些方法季节性Autoregressive盒-詹金斯,就是通过建模集成移动平均(SARIMA)和季节性Autoregressive Fractionally集成移动平均(SARFIMA)。本文将使用另一种统计方法——光谱回归法——来描述建模和模型结果。对预测结果的分析表明,通过光谱方法,季节性分流数据间隔提供了足够好的结果,并能够模仿其历史年代分段数据的行为。预测结果的准确性是用“绝对perpe”模型的好值来衡量的,已知的MAPE值相对比以前通过SARIMA模型所做的预测值小。因此,通过光谱回归方法进行预测的结果相对较准确
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
PERAMALAN DATA DERET WAKTU BERPOLA MUSIMAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI SPEKTRAL (Studi Kasus : Debit Sungai Citarum-Nanjung)
Pemodelan dan peramalan data deret waktu di berbagai bidang, salah satunya di bidang hidrologi, terus berkembang , baik dalam pengembangan metode maupun dalam penerapannya.  Beberapa parameter hidrologi yang sangat  penting dan sering kali perlu untuk diramalkan  adalah debit sungai dan curah hujan. Kedua parameter hidrologi tersebut kejadiannya dipengaruhi oleh musim sehingga teridentifikasi mengandung pola musiman.   Terkait dengan pemodelan dan peramalan data deret waktu debit sungai yang teridentifikasi mengandung pola musiman sebelumnya telah  dicoba dengan menggunakan beberapa metode yang berbasis kepada pendekatan metode statistik Box- Jenkins , yaitu melalui pemodelan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dan Seasonal Autoregressive Fractionally  Integrated Moving Average ( SARFIMA.). Pada paper ini akan diuraikan hasil pemodelan dan peramalan dengan menggunakan metode statistik lainnya yaitu metode regresi spektral.  Analisis terhadap hasil peramalan menunjukan bahwa peramalan data deret waktu debit sungai yang berpola musiman melalui metode spektral memberikan hasil yang cukup baik dan  mampu menirukan perilaku dari data deret waktu historisnya.  Keakuratan hasil peramalan tersebut diukur dengan menggunakan nilai kebaikan model Mean Absolute Percentage Error (MAPE) , dan diketahui memiliki  Nilai MAPE yang relatif lebih kecil dari nilai MAPE hasil peramalan yang telah dilakukan sebelumnya melalui Model SARIMA.  Dengan demikian hasil peramalan melalui metode regresi spektral relatif lebih akurat
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信