【摘 要】
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由于月降水量时间序列含有大量噪声,并表现出明显的混沌特性,现有预测模型均存在一定程度的不足.基于混沌理论的小波分析-VOLTERRA级数自适应(WA-VOLTERRA)耦合预测模型,在对
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.40801213)
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由于月降水量时间序列含有大量噪声,并表现出明显的混沌特性,现有预测模型均存在一定程度的不足.基于混沌理论的小波分析-VOLTERRA级数自适应(WA-VOLTERRA)耦合预测模型,在对月降水量时间序列进行混沌特性识别的基础上,先用小波分析对月降水序列进行时频分解,再分别对各频率分量进行相空间重构并用3阶VOLTERRA级数自适应模型建模预测,最后综合得到原始序列的预测值.以相近区域杭州市和南通市的月降水序列为例,并通过与小波分析-支持向量机(WA-SVM)模型进行比较,发现该模型具有较强的适用性和更高的预测精度.
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