【摘 要】
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实测水文时间序列由于受各种因素的影响往往含有噪声,噪声的存在改变了水文时间序列的自相关结构,淹没了其真实的变化特性。本文建立基于小波消噪的随机模型并将之应用到水文
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实测水文时间序列由于受各种因素的影响往往含有噪声,噪声的存在改变了水文时间序列的自相关结构,淹没了其真实的变化特性。本文建立基于小波消噪的随机模型并将之应用到水文预测,以汉口站1952～2002年月均流量为研究对象,对水文时间序列进行小波消噪,然后根据消噪后的序列变化特性建立了随机模型,并应用模型对水文序列进行了预测研究。结论表明,小波分析具有良好的消噪功能,可以用来消除水文时间序列中的噪声,并能更好地反映其变化规律和趋势;根据消噪水文时间序列建立的预测模型可以对水文序列进行预测,其预测精度较高。
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