【摘 要】
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传统相关展延（CE）法较多地考虑了序列总体的变化特征,并且两序列需呈线性关系。但是不同的水文变量,具有不同的时空分布特性,可以提供插补展延的信息资源是不同的。因此,本文对
【机 构】
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南京大学地球科学与工程学院水科学系,中水新华国际工程咨询公司,水利部黄河水利委员会水文局
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传统相关展延（CE）法较多地考虑了序列总体的变化特征,并且两序列需呈线性关系。但是不同的水文变量,具有不同的时空分布特性,可以提供插补展延的信息资源是不同的。因此,本文对该法进行了改进,把小波分析和BP神经网络应用于水文序列的展延,提出了两种改进方法：多时间尺度展延（MTSE）法和小波-BP网络展延（WA-BP）法,力图既考虑水文序列的多时间尺度特征,又突破线性关系的束缚,充分利用水文变量提供的信息资源。通过实例对比分析表明：（1）CE法、MTSE法和WA-BP法的展延精度依次提高。（2）当水文序列的波动
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