论文研究 大莱塔巴河水流过程的随机模拟

鉴于时间序列建模是通过自回归移动平均（ARMA）模型实现的，因此提出了一种随机方法。然后，以大莱塔巴河为案例，进一步介绍ARMA模型的适用性。大勒塔巴河25年（1989-2014年）的河流量是从南非水和卫生局获得的，并通过自回归（AR），自回归移动平均（ARMA）和自回归综合移动平均（ARIMA）进行了分析。楷模。蒙特卡洛模拟方法用于生成未来25年ARIMA误差模型的预测。初始模型识别使用自相关函数（ACF）和部分自相关函数（PACF）完成。模型分析和评估为河流系统提供了适当的预测。这些模型揭示了随着河流流量的减少而出现的某种程度的相关性和季节性行为。因此，总的来说，大勒塔巴河流