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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

8. Fractional Autoregressive Integrated Moving Average with Stable Innovations Model of Great Salt Lake Elevation Time Series

verfasst von : Hu Sheng, YangQuan Chen, TianShuang Qiu

Erschienen in: Fractional Processes and Fractional-Order Signal Processing

Verlag: Springer London

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Abstract

Chapter 8 presents an application example of fractional-order signal processing techniques in hydrology. The fractional-order signal processing techniques presented in Chap. 5 are used to study the north part of Great Salt Lake water-surface elevation time series, which possess long-range dependence and infinite variance properties. In this application example we show that FARIMA with stable innovations model can successfully characterize the Great Salt Lake historical water levels and predict its future rise and fall with much better accuracy. Therefore, we can observe that fractional-order signal processing techniques provide more powerful tools for forecasting the Great Salt Lake elevation time series with long-range dependent and infinite variance properties.

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Metadaten
Titel
Fractional Autoregressive Integrated Moving Average with Stable Innovations Model of Great Salt Lake Elevation Time Series
verfasst von
Hu Sheng
YangQuan Chen
TianShuang Qiu
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer London
Buch
Fractional Processes and Fractional-Order Signal Processing

Print ISBN: 978-1-4471-2232-6

Electronic ISBN: 978-1-4471-2233-3

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4471-2233-3_8

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