【摘 要】
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传统自回归滑动平均模型对非平稳和非正态分布的径流时间序列处理能力有限,很大程度限制了该方法在径流预测中的应用。基于青弋江西河镇站1970-2010年的逐月径流资料,利用奇
【机 构】
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河海大学国际河流研究所,河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,河海大学水文水资源学院
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传统自回归滑动平均模型对非平稳和非正态分布的径流时间序列处理能力有限,很大程度限制了该方法在径流预测中的应用。基于青弋江西河镇站1970-2010年的逐月径流资料,利用奇异谱分析技术对1970-2007年逐月径流量进行分解,提取径流显著振荡的时间主分量序列,重构趋势序列、多年变化序列、年际变化序列和年内变化序列,运用ARIMA模型对各显著分量序列进行模拟预测,在对所有分量进行序列重构时,进行误差校正,同时利用传统ARIMA模型进行预测,将两者结果与实测值进行比较,检验其精度。结果表明：奇异谱分析技术能有效
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