我新的水文和我有一个问题关于多个水库的建模。我需要估计总涌水量多个水库将观察到明天,有条件的涌水量,今天在每个储层温度和降雨。我想到的是一个模型相似
$ $ TotalInflow_ {t} = \ beta_0 + \ beta_1 \ cdot TotalInflow_ {t - 1} + \ beta_2 \ cdot Inflow_ {1} + \ beta_3 \ cdot Temperature_ {1} + \ beta_4 \ cdot Rainfall_ {1} + \ epsilon_t $ $$ $ TotalInflow_ {t} = \ beta_0 + \ sum_i \ beta_i \ cdot Inflow_ {1} + \ sum_i \ gamma_i \ cdot Temperature_ {1} + \ sum_i \ phi_i \ cdot Rainfall_ {1} + \ epsilon_t $ $
在哪里我美元表示的每一个单一水库,元新台币表示时间和\ epsilon_t美元是一个随机错误。当然,我打算增加这个简单的模型与滞后变量和固定效果。重要的是,水库在我的数据没有连接(例如,一个公司拥有多个大坝在不同的河流)。然而,研究水文文学,我只能找到纸处理单一水库而不是跨多个水库总流入之和(例如,Coulibalya et al ., 2000)。什么是这个问题的常见方法在水文(例如,ARMA模型?落后多少?差分?)?你有一个特定的参考吗?
参考书目:Coulibaly,波林,弗朗索瓦•Anctil和伯纳德Bobee。“每日油藏流入预测使用人工神经网络和停止训练方法。”Journal of Hydrology 230, no. 3-4 (2000): 244-257.